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解密 Google Axion：為 AI 時代而生的 Arm 架構定制處理器
- 作者：Arm 基礎設施事業部服務器生態系統開發總監 Bhumik Patel云計算需求在人工智能 (AI) 時代的爆發式增長，推動了開發者尋求性能優化且高能效的解決方案，以降低總體擁有成本 (TCO)。Arm 致力于通過 Arm Neoverse 平臺滿足不斷變化的需求，Neoverse 也正因此迅速成為開發者作為構建未來的云基礎設施的首選計算平臺。Google Cloud 攜手 Arm，設計了針對實際性能進行調優的定制芯片。作為其首款基于 Neoverse 平臺的定制 CPU， Google
- 關鍵字： Arm Google Axion
芯科科技EFR32ZG28 SoC技術解析與應用展望
- 在智能家居、工業自動化、智慧城市等場景快速發展的今天，物聯網設備正面臨著三大核心挑戰：多協議兼容性、超低功耗設計以及數據安全防護。傳統單頻段芯片難以滿足設備在復雜環境中的通信需求，而日益增長的網絡攻擊風險則對硬件級安全提出了更高要求。Silicon Labs（芯科科技）推出的EFR32ZG28系列無線SoC正是為破解這些難題而生。這款芯片創造性地將Sub-1GHz頻段與2.4GHz BLE雙頻通信集成于單晶圓，支持從169MHz到960MHz的廣域Sub-GHz通信，以及藍牙5.2標準。這種架構不僅解決了
- 關鍵字： 芯科科技 Silicon Lab 無線通信
物聯網無線通信技術的革新者：EFR32MG26無線SoC深度解析
- 技術背景：物聯網時代的無線通信挑戰與突破在萬物互聯的時代背景下，智能家居、工業自動化、智慧城市等場景對無線通信技術提出了更高要求。設備需要同時滿足低功耗、多協議兼容、高安全性以及強大的邊緣計算能力，這對傳統無線芯片架構構成了巨大挑戰。Silicon Labs推出的EFR32MG26系列無線SoC（系統級芯片）正是針對這些需求應運而生的創新解決方案。作為專為物聯網終端設備設計的無線通信平臺，EFR32MG26在單芯片內集成了ARM Cortex-M33處理器、高性能射頻模塊和AI加速單元，支持Matter、
- 關鍵字： 芯科科技 Silicon Lab 智能家居 Wi-Fi
新一代物聯網無線通信模組的技術革新與應用藍圖
- 在萬物互聯的時代浪潮下，物聯網設備正朝著更智能、更節能、更安全的方向演進。傳統無線通信技術受限于功耗、協議兼容性及安全性等問題，難以滿足智能家居、工業傳感、醫療健康等場景的嚴苛需求。Silicon Labs推出的SiWG917無線模組，以Wi-Fi 6與藍牙5.4雙協議融合為核心，結合Matter標準支持，重新定義了超低功耗物聯網設備的可能性。技術突破：重新定義無線通信的能效邊界SiWG917的技術革新始于其獨特的雙核架構設計。模組內部集成ARM Cortex-M4應用處理器與多線程網絡無線處理器（NWP
- 關鍵字： 芯科科技 Silicon Lab 無線通信
Works With線上開發者大會即將展開，在線領略全球活動內容精髓
- 致力于以安全、智能無線連接技術，建立更互聯世界的全球領導廠商Silicon Labs（亦稱“芯科科技”）興奮地宣布，2024年Works With線上開發者大會現已開放注冊。這一行業盛會定于11月20日至21日舉行，將匯集全球各地的物聯網開發人員、設備制造商、無線技術專家、工程師和商業領袖，觀眾可免費注冊參加。同時，為了方便中文觀眾，所有在線視頻均配有中文字幕。芯科科技全球營銷和美洲銷售副總裁John Dixon表示：“我們很高興今年的Works With 線上開發者大會向觀眾開放注冊。憑借Works W
- 關鍵字： Works With Silicon Labs 芯科科技
貿澤電子、Silicon Labs和Arduino聯手贊助2024 Matter挑戰賽
- 專注于推動行業創新的知名新品引入 (NPI) 代理商?貿澤電子 (Mouser Electronics) 宣布將與Silicon Labs和Arduino合作贊助2024 Matter挑戰賽。本次大賽不設技能門檻，任何技能水平的參賽者均可利用貿澤提供的Arduino Nano Matter開發板創建自己獨樹一幟的項目，為Silicon Labs社區以及其他社區提供設計靈感，大賽將持續到10月31日。 如何參加Matter挑戰賽，參賽者需要先創建一個Silicon Labs社區帳戶，然后創建一個
- 關鍵字： 貿澤電子 Silicon Labs Arduino Matter挑戰賽
AI 推理競賽白熱化
- 雖然 Nvidia GPU 在 AI 訓練中的主導地位仍然是無可爭議的，但我們可能會看到早期跡象，表明在 AI 推理方面，這家科技巨頭的競爭正在加劇，尤其是在能效方面。然而，Nvidia 新 Blackwell 芯片的純粹性能可能很難被擊敗。今天早上，ML Commons 發布了其最新的 AI 推理競賽 ML Perf Inference v4.1 的結果。本輪融資包括使用 AMD Instinct 加速器
- 關鍵字： Nvidia Blackwell AMD Google Untether AI MLPerf 基準測試
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