在美國GPU巨頭英偉達收購英國芯片設計公司安謀（ARM）失敗后，ARM的母公司軟銀沒有放棄將其“套現”的想法。據報道，軟銀集團董事長孫正義計劃10月訪問首爾，討論ARM和三星電子之間的潛在伙伴關系。
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ARM 三星
RISC-V一直被視為x86、Arm之外最有潛力的第三大CPU架構，尤其是其免授權、開源的特性有著知名的誘惑力。 根據半導體分析機構SemiAnalysis的消息，蘋果正準備將其嵌入式核心的架構從Arm轉向RISC-V。 和市面上的大多數SoC芯片類似，蘋果M1、M2系列處理器之中除了負責操作系統、用戶程序運行的主核心，還有大量的嵌入式輔助核心，M1里就有30多個。 它們和操作系統、應用程序無關，而是有著各自的獨立任務，比如控制Wi-Fi和藍牙、雷電接口、觸摸板、閃存芯片等等，并且都有自己的固件
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RISC-V ARM
9月19日消息，Arm近日推出了下一代數據中心芯片技術Neoverse V2。在新聞發布會上，Arm產品解決方案副總裁Dermot O"Driscoll回答了關于RISC-V的提問。 Dermot O"Driscoll首先承認了RISC-V正在推動與英國芯片設計師的“一些競爭”，并表示“它可以幫助我們所有人集中注意力并確保我們做得更好”。 接著，O"Driscoll強調了Arm的知識產權、許可、客戶關系和軟件生態系統的實力，稱雖然RISC-V自2010年以來一直存在，
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RISC-V ARM
在全球市場上，芯片指令集呈現雙寡頭格局，基于X86和ARM架構的處理器長期占據絕大多數市場份額，X86架構在PC及服務器市場一家獨大，移動市場則由ARM架構一統江湖。 在這樣一個格局中，中下游廠商大多只能在這二者之間選擇，但是ARM授權費用昂貴，傳統X86的授權又過于復雜，業界一直期待在CPU架構領域能有更多選擇。 隨著AIoT時代的到來，RISC-V架構開放、靈活、模塊化，特別適合滿足AIoT市場場景碎片化、差異化的市場需求，產業界普遍認為它有望成為下一代廣泛應用的處理器架構。Semico Re
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RISC-V X86 ARM
在軟件圈有一個梗：十年的老代碼，你敢動？ 這個故事具體情形是：當新入職的同事被告知維護老產品時，看著代碼包就像是在霧里看花，當他去問資歷更老的同事就會發現，幾經輪回已經沒有人懂具體邏輯是什么樣的，原作者也不知道已經跳了幾家公司，于是他沒有辦法，只能在外邊包一層，交付新功能。 這，就是歷史的包袱。 RISC-V的優勢就在于，作為后起之秀，它靈活、精簡、開發成本也更低。 現在的汽車，作為“輪子上的計算機”，它需要囊括的已不只是被動安全，信息娛樂已經成為汽車制造的新需求，軟件定義汽車已是它的新方向。
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RISC-V X86 ARM 汽車
9月26日消息，Facebook母公司Meta的首席AI科學家雅恩·勒昆(Yann LeCun)認為，目前大多數AI方法永遠不會帶來真正的智能，他對當今深度學習領域許多最成功的研究方法持懷疑態度。 這位圖靈獎得主表示，同行們的追求是必要的，但還遠遠不夠。其中包括大型語言模型的研究，如基于Transformer的GPT-3。正如勒昆所描述的那樣，Transformer的支持者們相信：“我們將所有東西標記化，并訓練巨型模型進行離散預測，AI由此脫穎而出。” 勒昆解釋稱：“他們沒有錯。從這個意義上說，這
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Meta AI 人工智能
面對現今消費電子產品極力朝向輕、薄趨勢發展，上中游印刷電路板（PCB）、面板、芯片等核心組件也須隨之整合，并采取一體化設計；在制程階段，則將要求質量應通過全檢、24/7不間斷連續生產。如今不僅導入自動化光學檢測（AOI）解決方案已是標配，還須加入人工智能（AI）以2D/3D圖像分析為核心的機器學習技術，強化影像辨識功能。回顧過去AI因為受到高速運算技術限制，CPU無力執行機器學習（Machine learning）算法，直到約7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度學習（Deep learning）算
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3D光學檢測 機器視覺 AI AIOT
意法半導體近期發布的 STM32Cube.AI v7.2 帶來了對深度量化神經網絡的支持功能，從而可以在現有微控制器上運行更準確的機器學習應用軟件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神經網絡轉換為適合STM32 MCU 的代碼。該解決方案依附于 STM32CubeMX，這是一個幫助開發人員初始化STM32芯片的圖形界面軟件。同時，STM32Cube.AI 還用到 X-CUBE-AI軟件包，其中包含用于轉換訓練好的神經網絡的程序庫。開發人員可以參照我們的入門指南，從STM32CubeMX
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STM32Cube.AI 深度量化神經網絡
近日，安謀科技（中國）有限公司（以下簡稱“安謀科技”）與此芯科技（上海）有限公司（以下簡稱“此芯科技”）宣布深化合作。雙方將結合各自優勢資源，依托安謀科技的高性能Arm IP及自研IP產品，以及此芯科技在CPU內核、SoC、全棧軟件開發和系統設計等領域的創新能力，共同推進Arm CPU的產品研發和生態建設，加速國內Arm CPU產業創新發展。Arm CPU高歌猛進，雙方攜手打造高能效算力解決方案兩年前，搭載蘋果自研M1芯片的MacBook新品一經面世，就因其相比原產品更長待機時間、更高性能、更
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安謀科技 此芯科技 Arm CPU
楷登電子（美國 Cadence 公司）近日宣布，推出 Cadence? Verisium? Artificial Intelligence (AI)-Driven Verification Platform，整套應用通過大數據和 JedAI Platform 來優化驗證負荷、提高覆蓋率并加速 bug 溯源。Verisium 平臺基于新的 Cadence Joint Enterprise Data AI (JedAI) Platform，并與 Cadence 驗證引擎原生集成。隨著 SoC 復雜性不斷提高，
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Cadence Verisium AI-Driven Verification Platform 驗證
Arm 近日宣布 Arm? Neoverse? 路線圖再添新員，新產品植根于 Arm 的可擴展效率和技術領先地位，同時強化了 Arm 支持合作伙伴持續快速創新的承諾。Arm 高級副總裁兼基礎設施事業部總經理 Chris Bergey 表示：“業界越來越期待 Arm Neoverse 所賦能的性能、能效、專用處理能力和工作負載加速，以重新定義和變革全球的計算基礎設施。鑒于 Arm 覆蓋了全球最廣泛的計算應用與對完整計算應用的獨特見解，新一代基礎設施技術需依靠來自 Arm DNA的性能和效率。隨著今天 Neo
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Arm Neoverse 全球基礎設施
9月15日消息，當地時間周三芯片公司9月15日消息，當地時間周三芯片公司英特爾、ARM和英偉達共同發布了一項所謂人工智能通用交換格式的規范草案，目的是使機器處理人工智能的過程速度更快、更高效。英特爾、ARM和英偉達在草案中推薦人工智能系統使用8位的FP8浮點處理格式。他們表示，FP8浮點處理格式有可能優化硬件內存使用率，從而加速人工智能的發展。這種格式同時適用于人工智能訓練和推理，有助于開發速度更快、更高效的人工智能系統。在開發人工智能系統時，數據科學家面臨的關鍵問題不僅是收集大量數據來訓練系統。此外還需
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9月15日消息，當地時間周三，英國芯片設計公司Arm發布了名為Neoverse V2的下一代數據中心芯片技術，以滿足5G和聯網設備數據呈爆炸性增長的趨勢。Arm以開發基礎知識產權為主，然后授權給高通或蘋果等公司制造他們自己的處理器芯片。Arm的技術為大多數手機提供支持，但該公司始終在努力進軍英特爾和AMD長期占據主導地位的數據中心處理器領域。Arm表示，Ampere、亞馬遜、富士通和阿里巴巴等公司已經在為其數據中心開發基于Arm技術的處理器芯片。該公司還表示，Neoverse V2提高了能效，但拒絕提供具
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X-CUBE-AI是意法半導體（簡稱ST）STM32生態系統中的AI擴充套件，可自動轉換預先訓練好的AI模型，并在用戶的項目中產生STM32優化函式庫。最新版本的X-CUBE-AI v7.1.0主要有三項更新：? 支持入門級STM32 MCU；? 支持最新AI架構；? 改善使用者體驗和效能調校。ST持續提升STM32 AI生態系統的效能，且提供更多簡單、易用的接口，并強化更多類神經網絡中的運算，而且最重要的一點是：免費。在介紹X-CUBE-AI v7.1.0的三大更新之前，先了解一下X-CUBE-AI的主
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ST X-CUBE-AI AI模型
2022年9月6日，中國上海 - 領先的芯片設計平臺即服務（Silicon Platform as a Service，SiPaaS?）企業芯原股份（芯原，股票代碼：688521.SH）今日宣布推出創新的人工智能圖像增強AI-ISP技術，可為智能手機、汽車電子、工業物聯網等應用提供超越傳統計算機視覺技術的先進的圖像增強效果。 芯原的AI-ISP技術創新地將公司業已獲得市場廣泛應用的可擴展、可編程的神經網絡處理（NPU）技術，以及已通過ISO 26262和IEC 61508功能安全標準雙認證的圖像
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