新聞重點：●? ?Arm全面設計(Arm Total Design)?生態項目推出一年來，成員規模翻倍，推動了全球芯片創新●? ?Arm、三星晶圓代工廠?(Samsung Foundry)?、ADTechnology?和?Rebellions?合作開發基于?Neoverse CSS V3?的?AI CPU?芯粒?(chiplet)?平臺，應用于云、
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Arm Arm架構 AI數據中心
汽車技術領域正處于關鍵的轉折點，其未來依托于動態且適應性強的系統，并可通過軟件不斷提升駕駛體驗。如今，相較于一架僅包含1,500 萬行代碼的波音 737，現在一輛汽車的代碼行數已多達 6.5 億。這個數字還將進一步增長，這項轉型也將革新駕駛者與汽車的交互方式，并重新定義車廠與車主間的關系。什么是軟件定義汽車？軟件定義汽車 (SDV)?將緊密結合軟硬件，使得汽車內部系統與外部世界的交互更加順暢。SDV 將網絡功能從專用硬件中解耦，使物理硬件和數字功能能并行開發。這種轉變使軟件能夠推動汽車功能的差異
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Arm 軟件定義
vivo Arm?聯合實驗室于近日正式揭牌。作為各自領域的前沿企業，Arm?與?vivo?分別在不同層面深耕芯片技術研發，并于?2022?年開啟技術交流，此次聯合實驗室的成立標志著雙方更緊密的合作：基于真實應用場景，深度分析性能和功耗瓶頸，共同探討并優化調校方案，充分發揮平臺優勢，以此實現更佳的性能表現。與此同時，推動生態系統高效合作，由此加速新特性落地。據悉，此次合作的部分關鍵成果將應用在即將于十月發布的?vivo X200?
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vivo Arm vivo Arm聯合實驗室
新聞重點：●? ?在Arm CPU上運行Meta最新Llama 3.2版本，其云端到邊緣側的性能均得到顯著提升，這為未來AI工作負載提供了強大支持●? ?Meta與Arm的合作加快了用例的創新速度，例如個性化的端側推薦以及日常任務自動化等●? ?Arm十年來始終積極投資AI領域，并廣泛開展開源合作，為?1B?至?90B?的?LLM?實現在?Arm?計算平臺上無縫運行人
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Arm Llama 3.2 LLM AI 推理 Meta
Arm 架構在服務器領域發展勢頭看漲。目前已有許多頭部云服務提供商和服務器制造商推出了基于 Arm Neoverse 平臺的服務器產品。Arm 架構的服務器通常具備低功耗的特性，能帶來更優異的能效比。在此前的文章中，針對搭載基于 Armv9 架構的倚天 710 芯片的 ECS 倚天實例，Arm 技術專家已在 深度學習推理任務 、 Redis 性能驗證 等方面進行了測試和比較分析。此次我們將聚焦數據處理領域，通過兩個實際案例，來探討不同云實例上 Apache Flin
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Arm 數據處理
Arm 控股有限公司（納斯達克股票代碼：ARM，以下簡稱“Arm”）近期宣布通過將 Arm? Kleidi 技術集成到 PyTorch 和 ExecuTorch，賦能新一代應用在 Arm CPU 上運行大語言模型 (LLM)。Kleidi 匯集了最新的開發者賦能技術和關鍵資源，旨在推動機器學習 (ML) 技術棧中的技術協作和創新。通過這些重要進展，Arm 致力于為任一 ML 技術棧的開發者提供更為順暢的體驗。 Arm 戰略與生態部開發者技術副總裁 Alex Spinelli 表示：“Arm 正與領先的云服
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Arm PyTorch ExecuTorch 人工智能
IT之家 9 月 20 日消息，彭博社北京時間昨日報道稱，Arm 架構服務器處理器企業 Ampere Computing 安晟培半導體近來數月一直同一位財務顧問合作，探索將自身出售的潛在可能。Ampere Computing 正在提升外部企業對其的收購興趣，并愿意與更大規模的行業參與者就可能的交易進行談判。Ampere Computing 由前英特爾高管 Renée J. James 于 2017 年創立。這位創始人現任 Ampere Computing 的董事長兼首席執行官，也是 O
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Arm 服務器 CPU Ampere Computing
正如 Arm 首席執行官 Rene Haas 在去年上市當日所言，“IPO 只是一個瞬間”，在基于 Arm 平臺上構建計算的未來充滿了巨大的機遇。自 2023 年 9 月 14 日以來，我們不斷加速踐行這一使命。作為一家上市公司，在過去一年內，Arm 為從基礎技術到軟件在內的整個技術棧帶來了深遠影響。通過高性能、高效率和靈活性等核心優勢，我們助力行業領先的合作伙伴生態系統解決復雜的計算挑戰。展望未來，基于我們技術的人工智能 (AI) 功能，將為我們帶來更多的增長機會。 變革性技術的根
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Arm 計算
作為人工智能?(AI)?的創新基礎，眾多企業都在使用通用且應用廣泛的?Arm?計算平臺。迄今為止，合作伙伴基于?Arm?架構的芯片出貨量已超過?2,900?億顆。如今，Arm?已為各類技術領域的?AI?應用提供支持，這也是為何?AI?的技術先行者們能夠基于?Arm?平臺快速創新的關鍵原因。無論是現在還是未來，Arm?平臺都是?AI&nbs
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Arm
本文作者是 Kernkonzept 公司的首席技術官 Adam Lackorzynski 博士，他將帶領我們了解基于 Armv8-R 架構的 L4Re Micro?Hypervisor，探討其中的虛擬化功能是如何幫助構建靈活且面向未來的汽車系統，以實現軟件定義汽車 (SDV)。ECU 整合的必要性隨著各種用戶功能的需求不斷增加，以及實現這些功能的更強大硬件的出現，汽車的電子電氣 (E/E) 架構正在持續演進。過去，經典的汽車 E/E 架構將功能分配到多達 100 個電子控制單元 (ECU) 中。
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Arm 軟件定義 汽車架構
作者： Arm 工程部設計服務總監 Tim Thornton自 2019 年基于 Arm Neoverse N1 核心的 AWS Graviton2 推出以來，Arm 攜手合作伙伴持續提升基于 Arm 架構的設計性能。如今，AWS Graviton 處理器已發展到了第四代，在 AWS Graviton4 全面上市之際，我們也一起來回顧一下過去幾年所取得的進展。在 Arm，芯片設計流程的一個關鍵階段是 RTL 仿真。在此過程中，驗證工程師采用以 Verilog 表達的設計，并使用如西門子的 Que
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Arm AWS Graviton4
作者：Arm 物聯網事業部主任軟件工程師兼技術推廣工程師Sandeep MistryTinyML 是機器學習 (ML) 的一個分支，專注于將 ML 模型部署到低功耗、資源受限的物聯網 (IoT) 設備上。在物聯網設備上部署 ML 模型有諸多好處，包括減少延遲和保護隱私性，因為所有數據都是在端側處理。TinyML 在 2019 年引起了人們的關注，當時，Google 的 TensorFlow 團隊發布了適用于微控制器的 TensorFlow Lite (TFLM) 庫 [1]
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Arm 機器學習 嵌入式 計算機視覺
Arm 始終專注于架構演進，確保生態系統能夠適應未來的技術趨勢和不斷變化的計算需求。Armv9 架構上的 可伸縮矩陣擴展 (SME) 顯著提高了 Arm CPU 對現有人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 工作負載的處理能力，從而在各種 AI 驅動的設備和應用中帶來速度更快、響應更靈敏的用戶體驗。在此前的內容中，Arm 技術專家為大家簡要介紹了 SME 和 SME 指令 ，本期將帶你了解如何使用 Neon、可伸縮向量擴展 (SVE)
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Arm Armv9 Neon SVE SME 矩陣
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。上周，我們聊了聊 與內存訪問相關 的內容。最后一期的 Helium 技術講堂， 我們將要了解如何克服阿姆達爾 (Amdahl) 定律的影響。 若您想要了解如何高效利用 Helium，千萬別錯過文末
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Arm Amdahl Helium
此前的新冠疫情帶給企業的教訓在于全球供應鏈的脆弱性。疫情疊加惡劣天氣，使得整個市場難以可靠地獲得組裝產品所需的關鍵組件和微處理器。由于缺乏穩定的物料供應渠道，盡管在制造方面付出了極大努力，施耐德電氣仍然面臨著進度和交付延遲的挑戰。為此，施耐德電氣致力于在應對此類情況時變得更加堅韌。微處理器等關鍵零部件的短缺讓整個公司倍感壓力，他們需要迅速對現有產品進行重新設計。為了應對這種情況，工程師們需要找到可用的替代組件并修改設計。然而，切換到新的微處理器通常要進行大幅改動，甚至會涉及到軟件層。定制化 vs 可移植性
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Arm 施耐德電氣
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