作者：Arm 物聯網事業部業務拓展副總裁 馬?。Q謝 Arm 工程部計算視覺主任架構師 Catherine Wang 對本文內容的貢獻）語言學和認知科學的先驅 Noam Chomsky 曾經說過，人類語言在動物世界中是獨一無二的。如今，隨著諸如 GPT-3.5、GPT-4.0 和 Bert 等大語言模型 (LLM) 和生成式人工智能 (AI) 的迅猛發展，機器已經開始能夠理解人類語言，這極大地擴展了機器可行使的功能。由此也引發了人們的思考：接下來技術會如何發展？智能的演進塑造全新計算范式要預測 AI 的未
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Arm 大模型 智能視覺
Arm 技術授權訂閱模式 能滿足不同企業規模和行業類別的業務需求，并已在過去數年內賦能 250 余家全球生態伙伴輕松通過 Arm 技術實現創新，共同基于 Arm 平臺構建計算的未來！Nordic Semiconductor （下稱 Nordic） 與 Arm 的合作正是一個典型案例，雙方的合作伙伴關系已逾 20 年，而隨著 Nordic 采用 Arm Total Access 方案 ，標志著雙方的合作正式邁入全新篇章。Nordic 作為嵌入式市場轉型的先行
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Arm
Arm 可伸縮矩陣擴展 (SME) 作為 Armv9 架構中的一項創新特性，旨在滿足當前日益復雜和高能耗的人工智能 (AI) 和機器視覺 (ML) 應用需求。除了加速現今的 AI，SME 也提供了在 Arm 架構上處理不斷更新的生成式 AI 應用的靈活性。在 上一篇內容 中，Arm 技術專家為大家簡要介紹了 SME，本周我們將帶各位更為詳細地來了解 SME 的指令，助力你在應用中高效使用 SME！操作 ZA 存儲的 SME 指令主要包括：計算兩個向量外積，并累加或累減，將結果
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Arm SME
作者：Arm 汽車事業部高級產品經理 Prakash Mohapatra在 之前的一篇推文 中我曾談到過，汽車行業的近期發展趨勢正在推動對汽車架構中區域控制器和域控制器的需求。而基于 Armv8-R 的 Arm Cortex-R52 和 Cortex-R52+ 核心正是滿足區域控制器和域控制器設計和性能需求的理想之選。Cortex-R52 和 Cortex-R52+ 已廣泛應用于汽車設計領域，既包括獨立的微控制器 (MCU)，也有與 Cortex-A 核心結合的異構
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Arm Cortex-R82AE
當人工智能 (AI) 下沉到各式各樣的應用當中，作為市場上最大量的物聯網設備也將被賦予智能性。Arm ? Helium? 技術正是為基于 Arm Cortex ? -M 處理器的設備帶來關鍵機器學習與數字信號處理的性能提升。在上周的 Helium 技術講堂中，我們與大家共同探討了復雜而又有趣的 交錯加載/存儲指令 。 今天，我們將一起聊聊與內存訪問相關的內容。 若您想要了解如何高效利用 Helium，千萬別錯過文末視
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Arm 循環緩沖區
X86架構和ARM架構是主流的兩種CPU架構，X86架構的CPU是PC服務器行業的老大，ARM架構的CPU則是移動端的老大。X86架構和arm架構實際上就是CISC與RISC之間的區別，很多用戶不理解它們兩個之間到底有哪些區別，實際就是它們的領域不太相同，然后追求也不相同。X86架構和Arm架構區別1、追求不同：X86主要追求性能，但會導致功耗大，不節能，而ARM則是追求節能，低功耗，但和X86相比性能較差。2、領域不同：ARM主要應用于移動終端之中，類如手機，平板等，而X86則是主要應用于Intel，A
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Arm x86 CISC RISC
IT之家 7 月 17 日消息，Arm 本月發布公告，宣布旗下開源 Mbed 平臺和操作系統將于 2026 年 7 月終止生命周期，屆時 Mbed 網站將被存檔，并且將無法通過在線工具構建項目。設備軟件 Mbed OS 是開源的，將繼續公開提供，但不再由 Arm 主動維護。Mbed TLS 項目不受該公告的影響，并將繼續作為 TrustedFirmware 社區項目的一部分獲得支持。Arm 官方表示，自 2009 年以來，Mbed 一直是一個非常受歡迎的項目，幫助專業開發者、教育用戶和
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Arm Mbed OS 操作系統
作者：?Arm 開發者生態系統戰略總監 Peter Hodges近日，Arm 推出了?Arm 精銳超級分辨率技術?(Arm Accuracy Super Resolution, Arm ASR)，這是一款面向移動設備進行優化升級的出色開源超級分辨率?（下文簡稱“超分”）?解決方案。本文將為你介紹我們所采用的方法，并歡迎你一同加入我們的技術探索旅程。制作精良的游戲能夠帶領玩家踏上一段動人的旅程。游戲開發者套件里有許多工具可以為此增添助力，例如引人入勝的音樂、
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Arm 超級分辨率
作者：Arm 物聯網事業部業務拓展副總裁 馬健你聽過莫拉維克悖論 (Moravec's paradox) 嗎？它是指，對于人工智能 (AI) 系統而言，高級推理只需非常少的計算能力，而實現我們人類習以為常的感知運動技能卻需要耗費巨大的計算資源。實質上，與人類本能可以完成的基本感官任務相比，復雜的邏輯任務對 AI 而言更加容易。這一悖論凸顯了現階段的 AI 與人類認知能力之間的差異。人生來就是多模態的。我們每個人就像一個智能終端，我們通常需要去學校上課接受學識熏陶（訓練），但訓練與學習的目的和結果是
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Arm AI 機器人
作者：Arm 基礎設施事業部無線 vRAN 解決方案市場營銷總監 Mo Jabbari如今，對于數據的需求持續快速增長，每年的增幅預計將超過 30% [1] 。隨著人工智能 (AI) 逐漸成為日常的實用技術，需處理的數據量將呈指數級增長。數據量的激增給網絡運營商帶來了巨大壓力，它們不僅要維護現有網絡，還要為下一代網絡進行技術創新。為此，它們對節能且可擴展的計算基礎設施的迫切需求更勝以往。高效計算在新一代通信技術和 AI 中的作用我們正向 6G 等新一代通信技術發展，加之越來越多地將 A
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Arm 通信技術
跨平臺游戲體驗吸引了全球數以百萬計的玩家。然而，這對游戲開發者來說則是一大挑戰，他們需要花費更多的時間和精力來調整內容適配臺式機、游戲主機和移動設備。為了更好賦能開發者，Arm 攜手騰訊游戲，在 2024 年游戲開發者大會 (GDC) 上展示了一項不斷發展的全新渲染技術 —— NanoMesh。移動游戲開發以往需使用平臺專用技術來進行高多邊形網格建模，而 NanoMesh 可顯著簡化這一切。再加上其中內置的自適應剔除 (Adaptive Culling) 算法，該技術在移動設備上的性能發展潛力巨大。202
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Arm NanoMesh
人工智能 (AI) 正在眾多行業掀起浪潮，尤其是在大語言模型 (LLM) 問世后，AI 發展呈現井噴之勢。LLM 模型不僅極大改變了我們與技術的交互方式，并且在自然語言理解和生成方面展現出了驚人的能力。雖然 GPU 在訓練生成式 AI 模型方面發揮了重要作用，但在推理領域，除了 GPU 和加速器之外，還有其他可行的選擇。長期以來，CPU 一直被用于傳統的 AI 和機器學習 (ML) 用例，由于 CPU 能夠處理廣泛多樣的任務且部署起來更加靈活，因此當企業和開發者尋求將 LLM 集成到產品和服務中時，CPU
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Arm Neoverse 大語言模型
隨著我們逐步邁入人工智能 (AI) 的世界，小體量模型愈發具有大優勢。在過去的一年多里，大語言模型 (LLM) 推動了生成式 AI 的早期創新浪潮，訓練參數量朝萬億級規模邁進，但越來越多的證據表明，無限制地擴展 LLM 并不具備可持續性。至少來說，通過此方式來發展 AI 所需的基礎設施成本過于高昂，僅有少數企業可以承受。此類 LLM 需要消耗大量算力和電力，運營成本不菲。這些項目將帶來沉重的財務和資源負擔，例如 GPT-4 的訓練成本至少為一億美元。除此之外，這些 LLM 的開發和部署過程也相對復雜。劍橋
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汽車的算力需求呈現持續增長的態勢。為了追求更高的自動駕駛性能、先進的車內體驗，以及向電氣化的轉變，軟件和人工智能 (AI) 正在加速發展，驅動一個由 AI 賦能的軟件定義汽車 (SDV) 時代。與此同時，先進駕駛輔助系統 (ADAS)、自動駕駛和車載信息娛樂 (IVI) 等關鍵的汽車用例，需要采用異構計算方法來滿足復雜的計算要求。以 IVI 為例，它正逐步演變為全面的數字平臺，配備更多高分辨率顯示屏，并引入眾多新的應用。同時，ADAS 也在不斷擴增新的計算特性和安全功能，兩者均對 AI 性能提出了更高的要
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