Arm 可伸缩矩阵扩展 (SME) 作为 Armv9 架构中的一项创新特性，旨在满足当前日益复杂和高能耗的人工智能 (AI) 和机器视觉 (ML) 应用需求。除了加速现今的 AI，SME 也提供了在 Arm 架构上处理不断更新的生成式 AI 应用的灵活性。在 上一篇内容 中，Arm 技术专家为大家简要介绍了 SME，本周我们将带各位更为详细地来了解 SME 的指令，助力你在应用中高效使用 SME！操作 ZA 存储的 SME 指令主要包括：计算两个向量外积，并累加或累减，将结果
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Arm SME
作者：Arm 汽车事业部高级产品经理 Prakash Mohapatra在 之前的一篇推文 中我曾谈到过，汽车行业的近期发展趋势正在推动对汽车架构中区域控制器和域控制器的需求。而基于 Armv8-R 的 Arm Cortex-R52 和 Cortex-R52+ 核心正是满足区域控制器和域控制器设计和性能需求的理想之选。Cortex-R52 和 Cortex-R52+ 已广泛应用于汽车设计领域，既包括独立的微控制器 (MCU)，也有与 Cortex-A 核心结合的异构
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Arm Cortex-R82AE
当人工智能 (AI) 下沉到各式各样的应用当中，作为市场上最大量的物联网设备也将被赋予智能性。Arm ® Helium™ 技术正是为基于 Arm Cortex ® -M 处理器的设备带来关键机器学习与数字信号处理的性能提升。在上周的 Helium 技术讲堂中，我们与大家共同探讨了复杂而又有趣的 交错加载/存储指令 。 今天，我们将一起聊聊与内存访问相关的内容。 若您想要了解如何高效利用 Helium，千万别错过文末视
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Arm 循环缓冲区
X86架构和ARM架构是主流的两种CPU架构，X86架构的CPU是PC服务器行业的老大，ARM架构的CPU则是移动端的老大。X86架构和arm架构实际上就是CISC与RISC之间的区别，很多用户不理解它们两个之间到底有哪些区别，实际就是它们的领域不太相同，然后追求也不相同。X86架构和Arm架构区别1、追求不同：X86主要追求性能，但会导致功耗大，不节能，而ARM则是追求节能，低功耗，但和X86相比性能较差。2、领域不同：ARM主要应用于移动终端之中，类如手机，平板等，而X86则是主要应用于Intel，A
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Arm x86 CISC RISC
据外媒，当地时间7月29日，英伟达宣布了一系列重要软件更新，旨在让更多类型的企业能够更容易地使用和部署生成式人工智能。据悉，英伟达正式发布了Nvidia inference microservices（NIMs），这个软件包可以解决将AI用于特定目的所需的许多后勤问题。生成式AI是聊天机器人、语音识别和其他自动化人机交互背后的技术，通常需要协调众多硬件、软件和信息检索。英伟达通过提供这些服务，帮助企业补足专业知识不足的缺陷，并收取一定费用。英伟达人工智能和HPC软件开发套件产品管理副总裁Kari Bris
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英伟达 人工智能 软件
全球科技大厂在大举投资AI（人工智能）之际，也纷纷加大裁员力度。欧洲最大企业软件制造商思爱普（SAP）22日在公布优于预期的财报之际，也宣布原本8000人的裁员计划，由于许多员工选择「自愿离职」，公司决定把裁员规模扩大为9000至1万名人员。思爱普的总部位于德国瓦尔多夫，主要经营企业资源管理软件，在130个国家设有办公室。截至第2季末，思爱普的全球员工总数为10万5315人，比上一季减少约3000人。思爱普今年1月证实，为了扩大布局AI业务，同时节省人事支出成本，决定进行事业重整，将裁员8000人，而涉及
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AI 软件 SAP 裁员
IT之家 7 月 17 日消息，Arm 本月发布公告，宣布旗下开源 Mbed 平台和操作系统将于 2026 年 7 月终止生命周期，届时 Mbed 网站将被存档，并且将无法通过在线工具构建项目。设备软件 Mbed OS 是开源的，将继续公开提供，但不再由 Arm 主动维护。Mbed TLS 项目不受该公告的影响，并将继续作为 TrustedFirmware 社区项目的一部分获得支持。Arm 官方表示，自 2009 年以来，Mbed 一直是一个非常受欢迎的项目，帮助专业开发者、教育用户和
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Arm Mbed OS 操作系统
作者： Arm 开发者生态系统战略总监 Peter Hodges近日，Arm 推出了 Arm 精锐超级分辨率技术 (Arm Accuracy Super Resolution, Arm ASR)，这是一款面向移动设备进行优化升级的出色开源超级分辨率 （下文简称“超分”） 解决方案。本文将为你介绍我们所采用的方法，并欢迎你一同加入我们的技术探索旅程。制作精良的游戏能够带领玩家踏上一段动人的旅程。游戏开发者套件里有许多工具可以为此增添助力，例如引人入胜的音乐、
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Arm 超级分辨率
作者：Arm 物联网事业部业务拓展副总裁 马健你听过莫拉维克悖论 (Moravec's paradox) 吗？它是指，对于人工智能 (AI) 系统而言，高级推理只需非常少的计算能力，而实现我们人类习以为常的感知运动技能却需要耗费巨大的计算资源。实质上，与人类本能可以完成的基本感官任务相比，复杂的逻辑任务对 AI 而言更加容易。这一悖论凸显了现阶段的 AI 与人类认知能力之间的差异。人生来就是多模态的。我们每个人就像一个智能终端，我们通常需要去学校上课接受学识熏陶（训练），但训练与学习的目的和结果是
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Arm AI 机器人
作者：Arm 基础设施事业部无线 vRAN 解决方案市场营销总监 Mo Jabbari如今，对于数据的需求持续快速增长，每年的增幅预计将超过 30% [1] 。随着人工智能 (AI) 逐渐成为日常的实用技术，需处理的数据量将呈指数级增长。数据量的激增给网络运营商带来了巨大压力，它们不仅要维护现有网络，还要为下一代网络进行技术创新。为此，它们对节能且可扩展的计算基础设施的迫切需求更胜以往。高效计算在新一代通信技术和 AI 中的作用我们正向 6G 等新一代通信技术发展，加之越来越多地将 A
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Arm 通信技术
跨平台游戏体验吸引了全球数以百万计的玩家。然而，这对游戏开发者来说则是一大挑战，他们需要花费更多的时间和精力来调整内容适配台式机、游戏主机和移动设备。为了更好赋能开发者，Arm 携手腾讯游戏，在 2024 年游戏开发者大会 (GDC) 上展示了一项不断发展的全新渲染技术 —— NanoMesh。移动游戏开发以往需使用平台专用技术来进行高多边形网格建模，而 NanoMesh 可显著简化这一切。再加上其中内置的自适应剔除 (Adaptive Culling) 算法，该技术在移动设备上的性能发展潜力巨大。202
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Arm NanoMesh
人工智能 (AI) 正在众多行业掀起浪潮，尤其是在大语言模型 (LLM) 问世后，AI 发展呈现井喷之势。LLM 模型不仅极大改变了我们与技术的交互方式，并且在自然语言理解和生成方面展现出了惊人的能力。虽然 GPU 在训练生成式 AI 模型方面发挥了重要作用，但在推理领域，除了 GPU 和加速器之外，还有其他可行的选择。长期以来，CPU 一直被用于传统的 AI 和机器学习 (ML) 用例，由于 CPU 能够处理广泛多样的任务且部署起来更加灵活，因此当企业和开发者寻求将 LLM 集成到产品和服务中时，CPU
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Arm Neoverse 大语言模型
随着我们逐步迈入人工智能 (AI) 的世界，小体量模型愈发具有大优势。在过去的一年多里，大语言模型 (LLM) 推动了生成式 AI 的早期创新浪潮，训练参数量朝万亿级规模迈进，但越来越多的证据表明，无限制地扩展 LLM 并不具备可持续性。至少来说，通过此方式来发展 AI 所需的基础设施成本过于高昂，仅有少数企业可以承受。此类 LLM 需要消耗大量算力和电力，运营成本不菲。这些项目将带来沉重的财务和资源负担，例如 GPT-4 的训练成本至少为一亿美元。除此之外，这些 LLM 的开发和部署过程也相对复杂。剑桥
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Arm
汽车的算力需求呈现持续增长的态势。为了追求更高的自动驾驶性能、先进的车内体验，以及向电气化的转变，软件和人工智能 (AI) 正在加速发展，驱动一个由 AI 赋能的软件定义汽车 (SDV) 时代。与此同时，先进驾驶辅助系统 (ADAS)、自动驾驶和车载信息娱乐 (IVI) 等关键的汽车用例，需要采用异构计算方法来满足复杂的计算要求。以 IVI 为例，它正逐步演变为全面的数字平台，配备更多高分辨率显示屏，并引入众多新的应用。同时，ADAS 也在不断扩增新的计算特性和安全功能，两者均对 AI 性能提出了更高的要
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