嵌入式开发软件和服务的全球领导者 IAR Systems®持续为 SiFive 的 RISC-V 车用 CPU IP 提供解决方案：IAR Systems 旗下的 IAR Embedded Workbench™ for RISC-V 支持最新的 SiFive 车用 E6-A 和 S7-A 产品系列，以满足信息娱乐、连接和 ADAS 等汽车应用的需求。IAR 的完整开发工具链帮助 OEM 和供应商的嵌入式软件开发人员充分利用 RISC-V 提供的能效、简单性、安全性和灵活性。由于 RISC-V 在所有产品中
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IAR Systems RISC-V SiFive
据TrendForce集邦咨询最新服务器相关报告指出，CXL（Compute
Express
Link）原是希望能够整合各种xPU之间的性能，进而优化AI与HPC所需要的硬件成本，并突破原先的硬件限制。CXL的支援仍是以CPU为源头去考虑，但由于可支援CXL功能的服务器CPU
Intel Sapphire Rapids与AMD Genoa现阶段仅支援至CXL
1.1规格，而该规格可先实现的产品则是CXL存储器扩充（CXL Memory
Expander）。因此，TrendForce认为
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TrendForce 集邦咨询 存储器 CXL AI/ML DRAM
目前在芯片架构领域，有两大架构称雄，分别是intel的X86架构，还有ARM架构。X86架构垄断了PC领域，独占90%的市场份额。而ARM架构垄断了移动领域，也占了90%以上的份额。至于其它的架构，虽然也不少，但都越来越边缘化了，比如MIPS、Alpha等等。不过随着RISC-V架构崛起后，业内人士都认为，RISC-V能够与X86、ARM一争长短，甚至实现“三足鼎立”。特别是越来越多的中国芯片厂商押注RISC-V架构后，就有越来越多的人这样认为，甚至倪光南院士都表达出了类似观点。不过大家也清楚，RISC-
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RISC-V 阿里
疫情突显产业供应链中断和制造业缺工问题，加上少量多样需求成趋势，迫使制造业快速转型，走向更自动化、数字化的智能化方向。因此，各产业对自动光学检测(AOI)技术的需求更为殷切。疫情突显产业供应链中断和制造业缺工问题，加上少量多样需求成趋势，迫使制造业快速转型，走向更自动化、数字化的智能化方向。导入自动化及AI的过程中，传统人力逐渐被取代，也改变产线人员配置的传统生态，其中，可以确保产线及产品质量的自动检测仪器不仅发挥精准有效的优势，还能针对缺陷或瑕疵及时修复、舍弃，降低不必要的时间成本与人力成本，快速稳定且
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自动光学检测 AOI AI 3D 检测铁三角
RISC-V一直被视为x86、Arm之外最有潜力的第三大CPU架构，尤其是其免授权、开源的特性有着知名的诱惑力。 根据半导体分析机构SemiAnalysis的消息，苹果正准备将其嵌入式核心的架构从Arm转向RISC-V。 和市面上的大多数SoC芯片类似，苹果M1、M2系列处理器之中除了负责操作系统、用户程序运行的主核心，还有大量的嵌入式辅助核心，M1里就有30多个。 它们和操作系统、应用程序无关，而是有着各自的独立任务，比如控制Wi-Fi和蓝牙、雷电接口、触摸板、闪存芯片等等，并且都有自己的固件
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RISC-V ARM
9月19日消息，Arm近日推出了下一代数据中心芯片技术Neoverse V2。在新闻发布会上，Arm产品解决方案副总裁Dermot O"Driscoll回答了关于RISC-V的提问。 Dermot O"Driscoll首先承认了RISC-V正在推动与英国芯片设计师的“一些竞争”，并表示“它可以帮助我们所有人集中注意力并确保我们做得更好”。 接着，O"Driscoll强调了Arm的知识产权、许可、客户关系和软件生态系统的实力，称虽然RISC-V自2010年以来一直存在，
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RISC-V ARM
本周，Oracle（甲骨文）正式发布了最新版本的编程语言Java 19和JDK 19。 与此同时，开源版本的OpenJDK 19也可以在基于GNU v2通用许可下从甲骨文获取。 最近几年，Java多次登上TIBOE编程排行榜榜首，即便Python势头猛如虎，却依然能保持在前三位置。 Java 19距离Java 18过去了6个月，距离Java 17正好过去一年。实际上，甲骨文承诺是每年3月和9月更新Java版本，这一次依然做到履约，没有跳票。 据悉，Java 19带来了7个JEP（JDK特性新增
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RISC-V Java
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
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
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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