做芯片很難，做核心芯片更難，做需要生態系統的CPU芯片，比大家想象得都要難；當年，繞得過Intel，跨不過微軟。如今，繞得過Arm，做不出安卓，“生態之根”已被控制。
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Intel ARM
Arm宣布推出一套基于PSA規范的全新物聯網解決方案——Arm SDK-700系統設計套件，以用于加速安全SoC的開發。作為一套綜合的SoC系統框架，使用 Arm SDK-700系統設計套件可設計安全的SoC，并應用于豐富多樣的IoT節點、網關設備和嵌入式產品。該解決方案不僅使合作伙伴能夠在通用軟件開發環境中打造安全設備，同時還使其業務的多樣性和差異化可以在新的物聯網應用中蓬勃發展。 Arm是物聯網的首選架構，迄今為止已為1250億芯片提供了計算能力。公司有一個宏大的愿
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Arm SoC
“英特爾現在的定位是以數據為中心的企業，而過去是PC平臺。”英特爾可編程解決方案事業部亞太區市場拓展經理劉斌先生稱。他是在近日舉行的“英特爾可編程解決方案新聞發布會”上說此番話的。
此次發布會主要介紹了三個內容：
*采用英特爾PAC(可編程加速卡)的戴爾服務器現已大量上市;此外，富士通也在支持重點客戶使用。
*通過免費的PAC加速堆棧，可在常見軟件開發環境中提供通用硬件加速性能。
*兩個應用案例：面向財務風險分析和數據庫加速的
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FPGA 英特爾
人工智能（AI）和大數據的不斷發展帶來對超高計算力的需求，使得相應硬件組成和算法架構也在不斷創新中尋求突破，以達到新應用所需的計算能力。
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FPGA，加速，AI，大數據
人工智能(Artificial Intelligence, AI)無疑是近一兩年來科技產業內最熱門的話題，除了科技業巨頭無不大力投入之外，金融等服務業者對導入人工智能，也展現出強烈興趣。制造業對AI技術的關注，也不在話下，并且在相關關鍵技術逐漸到位的情況下，已開始有實際導入動作。 倡導智能制造不遺余力的研華科技，除了為各行各業提供對應的先進解決方案外，在自家生產在線也開始逐步導入人工智能要素。比如機臺設備的狀態偵測/診斷、原物料/能源的使用狀況，乃至產品的品管流程等，均已逐步導入
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Arm FPGA
從單片機轉到ARM，主要需要學習ARM的架構，ARM相比單片機多了一些外設和總線。在僅僅是裸奔的情況下，如果熟悉了ARM架構，那么我認為使用任何ARM架構的芯片和用單片機將沒有區別。ARM架構之所以更復雜，當然是為了跑更快以及更好地支持片上系統，所以在某種程度上來說對片上系統不是很了解的話那對于ARM架構的理解也不會那么深。 通用寄存器 R13通常被用作棧指針，進入異常模式時，可以將需要使用的寄存器保存在R13所指的棧中;當退出異常吹程序時，將保存在R13所指的棧中的寄存器值彈出。 R14又被稱
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ARM 芯片
私有化高通的最大障礙或許還是來自于美國政府，而不僅僅是資金問題。
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高通 ARM
致力于面向未來大規模云計算開發 Arm? 參考設計平臺的領先企業Ampere?今日宣布正式加盟綠色計算產業聯盟，其董事長兼首席執行官蕾妮·詹姆士女士也將擔任該聯盟副理事長。通過這一舉措，Ampere將與其生態體系中的合作伙伴一道，全力推動綠色計算和Arm?服務器生態環境的建設。蕾妮·詹姆士女士于2018 年 4 月 11 日在 GCC 深圳峰會上做了主題演講，分享了她對于未來綠色計算的深入見解，闡述了產業深入合作
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Arm 云計算
Arm通過與中國基金合作，并且由中國基金控股的安謀中國的形式，可以在一定程度上打消Arm在被日本軟銀收購后引發的中國政府對于Arm所產生的顧慮，贏得中國政府的支持。
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Arm 處理器
近日，ARM物聯網智慧城市創新中心在安徽合肥公共資源交易中心完成招標，即將進入實施階段。
據了解，該項目由合肥高新區創業中心與全球領先的半導體知識產權供應商ARM公司合作，總投資約1.2億元。項目主要建設內容包括：打造一個具體可感知、有體驗的未來世界物聯網的體驗中心，整合ARM最新物聯網芯片、算法與人工智能應用;打造物聯網智慧城市的綜合接入平臺，以及智慧城市、智能制造、智慧樓宇等物聯網場景，并提供獨立的綜合數據管理平臺;打造物聯網智慧樓宇的試點項目，體驗綠色、安全、高度智能化的智慧樓宇;以智慧路
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ARM 物聯網
眾所周知，智能手機需要處理的內容正變得日益復雜。第一代單一、單色的顯示屏時代已一去不復返。當今，即便是主流和入門級移動設備也需要支持豐富的多層用戶界面和眾多最新的應用程序及技術。這些紛繁復雜的用戶需求不斷推動主流移動設備向更高性能發展。對于全球數百萬計甚至數十億計的移動終端用戶而言，能夠支持這些功能和用途至關重要。 因此，Arm日前隆重宣布推出兩款全新Mali GPU：Mali-G52和Mali-G31，為主流以及超高效能設備提供解決方案。憑借全新的執行引擎設計，Mali-G52可在更小的
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Arm Mali-G31
人工智能 (AI) 正在革新各行各業，改變數據的管理和解釋方式，而且將幫助人們和企業更快地解決實際難題。 今天的 微軟必應智能搜索(Intelligent Search)*新聞展示了英特爾? FPGA(現場可編程門陣列)技術正如何有效支持全球最先進的一些人工智能平臺。借助實時人工智能，必應 (Bing)搜索引擎不僅能夠提供標準搜索結果，還能滿足用戶的更多需求，幫助其快速了解所需知識和信息。必應智能搜索將提供答案而非網頁，支持系統理解詞語和詞
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英特爾 FPGA
計算機發展到今天，已經大大改變了我們的生活，我們已經進入了智能化的時代。但要是想實現影視作品中那樣充分互動的人工智能與人機互動系統，就不得不提到深度學習。 深度學習 深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。 深度學習的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度網(DBN)提出非監督貪心逐層訓練算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深
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GPU FPGA
CPU的主頻高達幾個GHz，FPGA的速率往往在幾百兆。但是，往往我們會說FPGA會給CPU進行加速。 雖然CPU主頻很高，但其是通用處理器，做某個特定運算(如信號處理，圖像處理)可能需要很多個時鐘周期;而FPGA可以通過編程重組電路，直接生成專用電路，加上電路并行性，可能做這個特定運算只需要一個時鐘周期。 假設我們用FPGA完整的實現了CPU，然后再跑軟件的話，的確比CPU慢。問題是FPGA不會那么干，它會直指問題本質，解決問題。
即使我們用FPGA實現一個CP
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FPGA CPU
FPGA是可編程芯片，因此FPGA的設計方法包括硬件設計和軟件設計兩部分。硬件包括FPGA芯片電路、存儲器、輸入輸出接口電路以及其他設備，軟件即是相應的HDL程序以及最新才流行的嵌入式C程序。硬件設計是基礎，但其方法比較固定，本書將在第4節對其進行詳細介紹，本節主要介紹軟件的設計方法。 目前微電子技術已經發展到SOC階段，即集成系統(Integrated System)階段，相對于集成電路(IC)的設計思想有著革命性的變化。SOC是一個復雜的系統，它將一個完整產品的功能集成在一個芯片上，包
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FPGA
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