随着消费者对更安全、更智能且高度网联的汽车需求日益增长，汽车行业正经历快速变化。同时，由于自动驾驶、电动汽车以及先进驾驶辅助系统 (ADAS) 的兴起，汽车系统的整体复杂性显著增加。行业必须应对这些新的安全挑战，在提供优质驾驶体验的同时确保最终用户的安全。什么是功能安全?功能安全对于确保系统在响应输入时能够正确运行至关重要，尤其在汽车和工业物联网领域。它通过采用严格的流程和标准，在降低残余风险方面发挥了重要作用。这一机制确保了系统在各种条件下能够安全运行，包括防止因车辆中电子电气 (E/E) 系统故障而导
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Arm 功能安全
12 月 25 日消息，清华大学交叉信息研究院长聘副教授、北极雄芯创始人马恺声今日宣布，“启明 935A”芯片成功点亮并完成各项功能性测试，达到车规级量产标准。据介绍，“启明 935A”并不是一颗芯片，而是一个家族系列。通过启明 935 HUB Chiplet 和不同数量的大熊星座 AI Chiplet 配置，结合灵活的封装方式，可快速集成不同性能等级的 SoC 芯片；并可通过高带宽 PBLink 实现多芯互连，双芯方案可支持 128GB/s 双向带宽，四芯方案下支持 64GB/s 双向带宽。对应在下游应
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市场研究咨询机构Omdia的最新数据显示，微软已成为英伟达旗舰产品Hopper芯片的最大买家，其购买的数量远远领先于其他科技领域竞争对手。分析师估计，微软今年购买了48.5万颗英伟达「Hopper」架构芯片，是英伟达在美国第二大客户Meta的两倍多，后者购买了22.4万颗。此外，微软也领先于竞争对手亚马逊和谷歌，亚马逊和谷歌分别购买了19.6万颗和16.9万颗Hopper芯片。数据还显示，特斯拉和xAI总共采购的芯片数量要比亚马逊略高一些。自两年前聊天机器人ChatGPT首次亮相以来，大型科技公司相继斥资
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最近这两三年，车圈一直有一股激动人心的暗流涌动。和或主动或被动躺平、安心做系统集成商的本土智能手机厂商不一样，本土车企和方案供应商们拿出了更大的勇气，纷纷将自研的大手伸向了芯片领域。蔚来、小鹏、理想、比亚迪、长城、吉利、Momenta、四维图新、地平线、黑芝麻、芯驰、辉羲智能。。。做汽车芯片的厂商的名字能列出一大串。应该说，胆气非常雄壮，不过，这个世界没有无缘无故的爱，也没有无缘无故的恨，这些企业也不会无缘无故地冒着把钱花到刀把上的风险做失败风险极高的芯片。它们到底为何如此痴迷自己做芯片？更重要的，做芯片
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12月17日消息，曾是合作伙伴的高通和Arm本周将在法庭上就一项涉及Arm知识产权的许可协议展开对峙。此次审判预计将持续一周左右，法官将听取Arm首席执行官Rene Haas和高通首席执行官Cristiano Amon的证词。早在2022年，Arm就宣布对高通及其子公司Nuvia提起诉讼，控告高通侵犯了Arm专利。这起纠纷源于一场收购案，高通于2021年收购芯片公司Nuvia，Arm认为，Nuvia的这些设计在未经许可的情况下不得转让给高通使用。高通在完成对Nuvia的收购之后，并未重新向Arm获取专利授
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12 月 16 日消息，据新浪财经今日报道，格力电器董事长董明珠在《珍知酌见》 栏目里与新浪财经 CEO 邓庆旭对话时表示格力芯片成功了，从自主研发、自主设计、自主制造到整个全产业链已经完成了。“我觉得最高兴的就是我用这个做这个芯片工厂，没有拿国家一分钱。”格力电器在 2018 年设立全资子公司珠海零边界集成电路有限公司，专注设计开发空调等家电的主控芯片和功率器件芯片。珠海零边界集成电路有限公司官网称，2019 年 10 月，格力自主研发芯片出货量突破 1000 万颗，截至 2020
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随着人工智能 (AI) 技术的迅猛发展，云计算领域正在经历显著变革。愈发复杂的 AI 应用对计算解决方案的性能、效率和成本效益提出了更高要求。在云端部署工作负载的客户正在重新评估其所需的基础设施，以满足现代工作负载需求，其中不仅包括提高性能和降低成本，还涵盖了需符合监管要求或可持续发展目标的新能效基准。Arm 与亚马逊云科技 (AWS) 长期合作，为实现性能更强劲、更高效和可持续的云计算提供专用芯片和计算技术。在近期举行的 A
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12 月 12 日消息，谷歌今天（12 月 12 日）发布博文，宣布正式向 Google Cloud 客户开放第六代 TPU Trillium，希望凭借大的计算能力、高效的性能和可持续特性，更好推动 AI 模型发展。Trillium TPU 是 Google Cloud AI 超级计算机（AI Hypercomputer）的关键组件，是一种突破性的超级计算机架构，采用了一个由性能优化的硬件、开放软件、领先的机器学习框架和灵活的消费模型组成的集成系统。曾于今年 5 月有报道，在 I/O 开发者大会上，谷歌正
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据悉，亚马逊（AWS）推出了第三代AI训练芯片Trainum3，是首款采用3nm工艺节点制造的AWS芯片，首批实例预计将于2025年底上市。自从2018年推出基于Arm架构的CPU Graviton以来，亚马逊一直致力于为客户开发自研的芯片产品，Trainium是专门为超过1000亿个参数模型的深度学习训练打造的机器学习芯片。在2024年re:Invent大会上，AWS宣布Trainium2正式可用，其性能比第一代产品提升4倍，可以在极短的时间内训练基础模型和大语言模型。亚马逊发起新挑战亚马逊将推出由数十
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Teledyne e2v宣布发布16核基于Arm®Cortex®A72的片上系统（SoC）处理器LX2160-Space的工程样片，可实现要求苛刻的宇航应用的早期项目设计以及硬件和软件的验证。LX2160-Space的工程样片与飞行正片（FM）具有相同的尺寸/外形/功能。LX2160-Space可用于许多重型计算的宇航应用，从地球观测卫星到预警系统和电信，包括5G NTN（非地面网络）卫星通信（SatCom）中的数据处理。该处理器具有200k DMIPS的性能，也适合处理计算密集型数据和图像处理任务。它集
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12月12日消息，据报道，苹果计划于明年对Apple Watch进行重大功能升级，并携手联发科以增强其产品阵容。联发科将扮演关键角色，为Apple Watch的部分新款机型提供数据机芯片，这一合作标志着联发科首次成功渗透进苹果的核心硬件供应链体系。彰显了联发科在产品性能与技术创新上的深厚实力，还预示着未来其可能赢得更多知名品牌的订单信赖。在即将推出的Apple Watch系列中，部分型号的芯片供应将不再依赖英特尔，而是转由联发科接手。据知情人士透露，苹果对联发科产品的深入评估已历时超过五年，最终的选择无疑
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对于人工智能 (AI) 而言，任何单一硬件或计算组件都无法成为适合各类工作负载的万能解决方案。AI 贯穿从云端到边缘侧的整个现代计算领域，为了满足不同的 AI 用例和需求，一个可以灵活使用 CPU、GPU 和 NPU 等不同计算引擎的异构计算平台必不可少。依托于 Arm CPU 的性能、能效、普及性、易于编程性和灵活性，从小型的嵌入式设备到大型的数据中心，Arm CPU 已经为各种平台上的 AI 加速奠定了基础。就灵活性而言，这对生态系统大有裨益的三个主要原因是，首先， Arm CPU 可以处理
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作者：Arm 高级首席工程师 Ed Miller人工智能 (AI) 应用正以前所未见的速度持续增长。有观察家认为 AI 可以解决部分当前人类所面临的严峻挑战。然而，现在却很少有开发者知道如何将 AI 应用在可持续发展上。为了弥合技术差距并支持可持续发展目标，Arm 与 FruitPunch AI 共同赞助了“AI for Bears 挑战”。FruitPunch AI 教导大家如何应用 AI 来解决联合国 17 项可持续发展目标中的实际挑战。由来自全球各地的学员与专家组成 15 到 50 名工程师的团队，
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凭借包括切换实时交通信息、执行自适应刹车或在车道辅助中调整转向等瞬间制定决策的技术需求增长，汽车能够自主行驶，同时应对控制和安全方面的动态挑战。随着人们对更安全、更智能且网联程度更高的汽车的需求不断增长，以及自动驾驶功能的日益普及，这些能力变得愈加重要。什么是 Arm 分核、锁步与混合模式？汽车中的很多系统，如 先进驾驶辅助系统 (ADAS) 、自动驾驶系统和车载信息娱乐 (IVI) 等，都需要快速处理大量数据，同时还得保持多个等级的安全性。在面临性能、功耗和面积等持续的算力挑战下，平
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Arm 锁步与混合模式 汽车安全
作者：Arm 基础设施事业部软件工程师 Nobel Chowdary Mandepudi生成式人工智能 (AI) 正在科技领域发挥关键作用，许多企业已经开始将大语言模型 (LLM) 集成到云端和边缘侧的应用中。生成式 AI 的引入也使得许多框架和库得以发展。其中，PyTorch 作为热门的深度学习框架尤为突出，许多企业均会选择其作为开发 AI 应用的库。通过部署 Arm Kleidi 技术 ，Arm 正在努力优化 PyTorch，以加速在基于 Arm 架构的处理器上运行 LLM 的性能
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