通信世界网消息（CWW）游戏是文化与科技的融合的重要阵地之一，随着移动终端设备性能的不断升级，游戏产业与5G、AR、VR等技术的融合加快，移动游戏发展迎来机遇期。近日，Arm推出2022全面计算解决方案 (TCS22)，可提供不同级别的性能、效率和可扩展性，以完善各类终端市场的用户体验。2022年，Arm全面计算解决方案被赋予了新价值。其一，GPU产品的革新成为此战略的最大看点，Immortalis GPU将显著优化安卓游戏体验，提供更真实、流畅的游戏3D视效体验。其二，最新的Armv9 CPU将峰值和效
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arm GPU 光线追踪
北京时间7月14日早间消息，据报道，Alphabet旗下谷歌云部门当地时间周三宣布，他们将开始采用基于ARM技术的芯片，成为又一个加入这一转型浪潮的大型科技公司，从而给英特尔和AMD带来更大的压力。谷歌表示，该公司的新服务将基于Ampere Computing的Altra芯片，Ampere Computing还向微软和甲骨文等企业出售芯片。ARM是一家总部位于英国剑桥的芯片设计公司，该公司在被英伟达收购失败后宣布将会IPO。ARM一直以来都为各类智能手机和平板电脑供应芯片设计和其他与芯片相关的知识产权。2
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2022年7月12日，九章云极DataCanvas公司重磅发布又一突破性开源技术成果——YLearn因果学习开源项目，并成功举办线上发布会。发布会以“从预测到决策，可理解的AI”为主题，特邀因果学习&人工智能领域专家：九章云极DataCanvas联合创始人暨CTO尚明栋，CSDN创始人&董事长、极客帮创投创始合伙人蒋涛，清华大学计算机系长聘副教授、博士生导师崔鹏以及YLearn研发团队，共同探讨当前因果学习在学术界、产业界的最新研究成果，共同推动因果科学的快速发展。YLearn——打开“自
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人工智能（AI）算法包含三个基本核心要素：1) 具备测量能力；2) 知道其中有多少测量需要进一步处理；3) 并行处理多路输入的能力。是德科技全球企业和产品营销副总裁 Jeff Harris系统的潜力是指它的可测性以及可达到的测量深度，而潜力的发挥则指的是决定系统必须将哪些方面的测量结果发送给处理器进一步处理。最后，传感器融合指的是了解如何以正确的比例将不同传感器的测量结果合并在一起，算法的智商有多高，推理的潜力有多大，这是我们探索的关键。通过反馈环路增强传感器融合，算法将能够校验和纠正自身的逻辑
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作为移动芯片领域的王者，Arm每年都会带来新的CPU、GPU、互连技术方案，近日就奉上了全新的Arm TCS22，也就是2022年全面计算解决方案，包括一系列IP组合。CPU方面是全新旗舰超大核心Cortex-X3、大核心Cortex-A715，以及升级版小核心Cortex-A510(名字没变)。GPU方面是首次支持硬件光线追踪的旗舰级Immotalis-G715、高端的Mali-G715、高端的Mali-G615。互连方面则是升级版的DSU-110。接下来，我们就分别看看都有哪些变化。【CPU：超大核性
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arm 移动SoC 光线追踪
现在的智能手机体验还能如何提升？在很多芯片厂商来看，CPU的提升空间已经不大了，手机SoC未来真正的升级重心，要放到GPU上。6月29日，全球顶尖芯片设计公司ARM发布了一款新的顶级GPU：Immortalis GPU，它是继三星Exynos 2200之后，又一款支持硬件级光线追踪效果的芯片，它的光追单元占GPU总面积的4%，是ARM推出的顶配GPU。在此之前的Mali-G710，也就是天玑9000的GPU上，实现的是软件光线追踪效果，而新的Immortalis-G715，实现的是硬件光追，性能提升了30
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随着5G的落地，物联网的成本效益显现，工业数字化、城市智慧化等演进趋势日益明显，越来越多的企业和城市开始在物联网创新中加入数字孪生这种颠覆性的概念，来提高生产力和生产效率、降低成本，加速新型智慧城市的建设。值得一提的是，数字孪生技术已被写进国家“十四五”规划，为数字孪生城市建设提供国家战略指引。 关于数字孪生，我们可以举个例子，前几年亚马逊和京东推过的无人零售概念型实体店，将线下零售店变成了线上淘宝店，人们去店里购物前只需打开APP，在设置中完成刷脸登录，脸部认证成功后，在刷脸开门时
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在数字化转型如火如荼推进的背景之下，RPA+AI能够帮助企业实现工作流程和业务流程的自动化、智能化，为企业的效率提升、成本降低、运营升级提供了坚强的技术后盾。IDC预测，“RPA+AI全面普及”、“端到端RPA实现增强”成为自动化市场的重要发展趋势。近日，IDC发布《中国RPA+AI软件市场份额，2021》报告，主要论述了RPA+AI软件的市场份额，数据显示， 2021年中国RPA+AI软件的市场规模为 2.6 亿美元，比上一年增长 52.1%。IDC预计，未来几年中国RPA+AI软件市场都将保持较高增速
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RPA AI
意法半导体扩大 NanoEdge AI Studio机器学习设计软件的支持设备范围，新增包含意法半导体嵌入式智能传感器处理单元 (ISPU) 的智能传感器。新版扩展了这一独步市场的机器学习工具的功能性，让AI人工智能模型能够直接在设备上学习，在智能传感器上发现异常事件。现在，设计人员可以用NanoEdge AI Studio把推理任务分配给系统微控制器(MCU)和内置ISPU的传感器等多个设备，从而显著降低应用功耗。在执行事件检测任务时，内置ISPU 的常开传感器的功耗非常低，仅在传感器检测到异常时才会唤
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Graphcore®（拟未）正式发布其参与MLPerf测试的最新结果。本次提交中，Graphcore使用新发布的Bow系统分别在图像分类模型ResNet-50和自然语言处理模型BERT上实现了和上次提交相比高达31%和37%的性能提升。此外，Graphcore还新增了语音转录模型RNN-T的提交。 本次MLPerf提交中，首次有第三方使用了Graphcore的系统。百度飞桨使用Graphcore系统进行了BERT的提交，并展现出和Graphcore的BERT提交几乎一致的性能，证明了Graphc
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Graphcore MLPerf AI
6月28日，正值中国电信北京分公司成立二十周年之际，北京电信联合华为召开5G“京品网”暨AI智算中心联合创新发布会。公布了北京电信将建设基于昇腾的全栈训推一体AI智算中心，具备了对外提供算力平台服务和AI智能行业解决方案的能力，将在数字经济的浪潮中助力行业智能化，推动数字生活的蓬勃发展。北京电信科技创新部副总经理沈鸿在发布会上表示：北京电信积极响应国家“加快数字化发展建设数字中国”的数字化战略和集团“AI+计划”，布局AI算力中心，将建设从芯片、框架到算法的全栈自主创新的训推一体融合赋能平台，并且通过深入
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AI 昇腾 5G
芯研所6月30日消息，日前，ARM推出Cortex-X3、A715 和 A510 Refresh等新一代ARMv9处理器，其中X3主打性能方向的，这一代的架构改进不少，解码器每周期指令从5个提升到6个，乱序执行窗口从288提升到320个，整数ALU单元从4个提升到6个等等。其他方面，Cortex-X3的L2缓存容量也从512KB提升到1MB。ARM还公布了一个对比测试，X3与上代安卓旗舰相比性能提升25%，与笔记本电脑性能相比提升34%。问题就在这个34%提升上，原本以为ARM对比的是某款低端笔记本，实际
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arm SoC
人工智能的落地已经发展到一定阶段，向前一步的瓶颈在于某一厂商往往不具备足够的可用于模型训练的数据资源，且缺乏充足的算力，很难将偏通用的AI模型落地到企业场景中。行业参与者面对这些挑战推出多项举措，包括自动化机器学习、联邦学习、提供云端算力等，其中大模型是现阶段解决这些挑战的重要途径之一。什么是大模型？在大模型的早期阶段，厂商宣传中常提到千亿级、万亿级参数为特大模型、超大模型。而在产业实际落地阶段，不再追求模型参数的数量。IDC认为，大模型是对原有算法模型的技术升级，基于海量数据开发预训练模型，到最终用户环
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大模型 AI
从计算摄影看移动处理器AI芯片的应用 在摄影圈，一直流行着一句话“底大一级压死人”说得就是感光元件（CCD、CMOS甚至是底片）的大小，基本上决定了相机成像质量的高低。传感器越大，接受光的能力越强，在摄影这个用光的艺术中，光便是一切的基础。同样像素，如果传感器越大，那么单个像素的面积也就越大。能够接收的光线也就越多。光就是这个世界给你的信号，接受越多，信号越强，基于信号的画质当然就越强。但是，在2022年的今天这句话似乎不在那么正确了。不知道你有多久没有看到卡片相机了？如今的卡片机市场除了SON
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AI 计算摄影 智能手机
今年 2 月 14 日，一场 498 亿美元的大并购，让一路低调蛰伏数年的 AMD 摇身一变，成为全球 FPGA 领域的领头羊。而其收购的对象赛灵思，也因此“嫁入豪门”，成为 AMD 异构计算集群“大战略”中的核心角色。兴许是受到这场世纪大并购的刺激，远在大洋彼岸另一端的中国 FPGA 赛道，自年初以来也一路高歌猛进，融资不断。5 月 18 日，广东高云半导体宣布完成总规模 8.8 亿元的重磅 B + 轮融资；5 月底，中科亿海也完成了总规模 3 亿元的 B 轮融资；时间进入 6 月，专注通用 FPGA
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