在全球市场上，芯片指令集呈现双寡头格局，基于X86和ARM架构的处理器长期占据绝大多数市场份额，X86架构在PC及服务器市场一家独大，移动市场则由ARM架构一统江湖。 在这样一个格局中，中下游厂商大多只能在这二者之间选择，但是ARM授权费用昂贵，传统X86的授权又过于复杂，业界一直期待在CPU架构领域能有更多选择。 随着AIoT时代的到来，RISC-V架构开放、灵活、模块化，特别适合满足AIoT市场场景碎片化、差异化的市场需求，产业界普遍认为它有望成为下一代广泛应用的处理器架构。Semico Re
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RISC-V X86 ARM
在软件圈有一个梗：十年的老代码，你敢动？ 这个故事具体情形是：当新入职的同事被告知维护老产品时，看着代码包就像是在雾里看花，当他去问资历更老的同事就会发现，几经轮回已经没有人懂具体逻辑是什么样的，原作者也不知道已经跳了几家公司，于是他没有办法，只能在外边包一层，交付新功能。 这，就是历史的包袱。 RISC-V的优势就在于，作为后起之秀，它灵活、精简、开发成本也更低。 现在的汽车，作为“轮子上的计算机”，它需要囊括的已不只是被动安全，信息娱乐已经成为汽车制造的新需求，软件定义汽车已是它的新方向。
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RISC-V X86 ARM 汽车
9月26日消息，Facebook母公司Meta的首席AI科学家雅恩·勒昆(Yann LeCun)认为，目前大多数AI方法永远不会带来真正的智能，他对当今深度学习领域许多最成功的研究方法持怀疑态度。 这位图灵奖得主表示，同行们的追求是必要的，但还远远不够。其中包括大型语言模型的研究，如基于Transformer的GPT-3。正如勒昆所描述的那样，Transformer的支持者们相信：“我们将所有东西标记化，并训练巨型模型进行离散预测，AI由此脱颖而出。” 勒昆解释称：“他们没有错。从这个意义上说，这
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Meta AI 人工智能
面对现今消费电子产品极力朝向轻、薄趋势发展，上中游印刷电路板（PCB）、面板、芯片等核心组件也须随之整合，并采取一体化设计；在制程阶段，则将要求质量应通过全检、24/7不间断连续生产。如今不仅导入自动化光学检测（AOI）解决方案已是标配，还须加入人工智能（AI）以2D/3D图像分析为核心的机器学习技术，强化影像辨识功能。回顾过去AI因为受到高速运算技术限制，CPU无力执行机器学习（Machine learning）算法，直到约7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度学习（Deep learning）算
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3D光学检测 机器视觉 AI AIOT
意法半导体近期发布的 STM32Cube.AI v7.2 带来了对深度量化神经网络的支持功能，从而可以在现有微控制器上运行更准确的机器学习应用软件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神经网络转换为适合STM32 MCU 的代码。该解决方案依附于 STM32CubeMX，这是一个帮助开发人员初始化STM32芯片的图形界面软件。同时，STM32Cube.AI 还用到 X-CUBE-AI软件包，其中包含用于转换训练好的神经网络的程序库。开发人员可以参照我们的入门指南，从STM32CubeMX
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STM32Cube.AI 深度量化神经网络
近日，安谋科技（中国）有限公司（以下简称“安谋科技”）与此芯科技（上海）有限公司（以下简称“此芯科技”）宣布深化合作。双方将结合各自优势资源，依托安谋科技的高性能Arm IP及自研IP产品，以及此芯科技在CPU内核、SoC、全栈软件开发和系统设计等领域的创新能力，共同推进Arm CPU的产品研发和生态建设，加速国内Arm CPU产业创新发展。Arm CPU高歌猛进，双方携手打造高能效算力解决方案两年前，搭载苹果自研M1芯片的MacBook新品一经面世，就因其相比原产品更长待机时间、更高性能、更
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安谋科技 此芯科技 Arm CPU
楷登电子（美国 Cadence 公司）近日宣布，推出 Cadence® Verisium™ Artificial Intelligence (AI)-Driven Verification Platform，整套应用通过大数据和 JedAI Platform 来优化验证负荷、提高覆盖率并加速 bug 溯源。Verisium 平台基于新的 Cadence Joint Enterprise Data AI (JedAI) Platform，并与 Cadence 验证引擎原生集成。随着 SoC 复杂性不断提高，
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Cadence Verisium AI-Driven Verification Platform 验证
Arm 近日宣布 Arm® Neoverse™ 路线图再添新员，新产品植根于 Arm 的可扩展效率和技术领先地位，同时强化了 Arm 支持合作伙伴持续快速创新的承诺。Arm 高级副总裁兼基础设施事业部总经理 Chris Bergey 表示：“业界越来越期待 Arm Neoverse 所赋能的性能、能效、专用处理能力和工作负载加速，以重新定义和变革全球的计算基础设施。鉴于 Arm 覆盖了全球最广泛的计算应用与对完整计算应用的独特见解，新一代基础设施技术需依靠来自 Arm DNA的性能和效率。随着今天 Neo
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Arm Neoverse 全球基础设施
9月15日消息，当地时间周三芯片公司9月15日消息，当地时间周三芯片公司英特尔、ARM和英伟达共同发布了一项所谓人工智能通用交换格式的规范草案，目的是使机器处理人工智能的过程速度更快、更高效。英特尔、ARM和英伟达在草案中推荐人工智能系统使用8位的FP8浮点处理格式。他们表示，FP8浮点处理格式有可能优化硬件内存使用率，从而加速人工智能的发展。这种格式同时适用于人工智能训练和推理，有助于开发速度更快、更高效的人工智能系统。在开发人工智能系统时，数据科学家面临的关键问题不仅是收集大量数据来训练系统。此外还需
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英特尔 ARM 英伟达 AI
9月15日消息，当地时间周三，英国芯片设计公司Arm发布了名为Neoverse V2的下一代数据中心芯片技术，以满足5G和联网设备数据呈爆炸性增长的趋势。Arm以开发基础知识产权为主，然后授权给高通或苹果等公司制造他们自己的处理器芯片。Arm的技术为大多数手机提供支持，但该公司始终在努力进军英特尔和AMD长期占据主导地位的数据中心处理器领域。Arm表示，Ampere、亚马逊、富士通和阿里巴巴等公司已经在为其数据中心开发基于Arm技术的处理器芯片。该公司还表示，Neoverse V2提高了能效，但拒绝提供具
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Arm 云 数据中心 新芯片技术 英伟达
X-CUBE-AI是意法半导体（简称ST）STM32生态系统中的AI扩充套件，可自动转换预先训练好的AI模型，并在用户的项目中产生STM32优化函式库。最新版本的X-CUBE-AI v7.1.0主要有三项更新：‧ 支持入门级STM32 MCU；‧ 支持最新AI架构；‧ 改善使用者体验和效能调校。ST持续提升STM32 AI生态系统的效能，且提供更多简单、易用的接口，并强化更多类神经网络中的运算，而且最重要的一点是：免费。在介绍X-CUBE-AI v7.1.0的三大更新之前，先了解一下X-CUBE-AI的主
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ST X-CUBE-AI AI模型
2022年9月6日，中国上海 - 领先的芯片设计平台即服务（Silicon Platform as a Service，SiPaaS®）企业芯原股份（芯原，股票代码：688521.SH）今日宣布推出创新的人工智能图像增强AI-ISP技术，可为智能手机、汽车电子、工业物联网等应用提供超越传统计算机视觉技术的先进的图像增强效果。 芯原的AI-ISP技术创新地将公司业已获得市场广泛应用的可扩展、可编程的神经网络处理（NPU）技术，以及已通过ISO 26262和IEC 61508功能安全标准双认证的图像
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计算机视觉 芯原 AI-ISP 图像增强
每年PC厂商都会推出一系列新的笔记本电脑，它们通常都配备了最新的技术和功能，旨在提供出色的用户体验。从以往的经验来看，这些创新主要集中在外观尺寸，屏幕增强和用户界面等方面。而AI（人工智能）和ML（机器学习）的日益普及开辟了一个充满可能性的新世界，PC厂商和生态系统巨头都在寻求将这些先进的新功能添加到其产品功能集中。在本篇博文中，莱迪思将讨论PC中AI/ML功能的增长趋势，为什么FPGA非常适合实现这些新的体验，并举例说明采用莱迪思技术的PC解决方案。使用AI/ML功能优化PC用户体验对于世界各地的许多人
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莱迪思 FPGA AI ML
中国 上海 2022年9月1日——人工智能视觉感知芯片研发及基础算力平台公司爱芯元智宣布，受邀出席为期3天的2022世界人工智能大会（WAIC）。大会以“智联世界 元生无界”为主题，集中展示全球人工智能发展成果，把握人工智能与元宇宙相融互促的发展趋势，描绘AI时代的美好图景。作为受邀参展公司之一，爱芯元智携全系列端侧边缘侧AI芯片产品及智能消费、智慧城市、智慧交通等多领域应用解决方案亮相，展现“芯向未来 视界无界”的AI“芯”生态，并正式公布了自研核心技术AI-ISP“爱芯智眸®”。
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爱芯元智 世界人工智能大会 AI-ISP 爱芯智眸
近年来，随着人工智能（AI）、物联网、大数据等数字化技术的快速发展，连锁门店能够越来越多地从数据中获得重要洞察，进而持续提升服务效率，降低业务支出，改善消费者服务体验。在此背景下，基于英特尔®边缘计算产品，深圳爱莫科技有限公司（以下简称：爱莫科技）推出了面向线下连锁品牌的虚拟店长OaaS（Operation as a Service）解决方案。这一方案不仅能够对连锁门店收集的全维度数据进行实时AI分析，助力门店实时洞察消费者需求、自动化管理门店氛围和经营情况，还可以作为 “虚拟店长”，自动生成可即时执行的
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