作者：Arm 基础设施事业部数据中心解决方案架构师 Ravi Malhotra在过去一年里，生成式人工智能 (AI) 吸引了科技行业的目光，大家都在想方设法地将大语言模型 (LLM) 部署到其位于云端和边缘侧服务器上的应用中。虽然 GPU 和加速器凭借优异的性能，一直是这些部署任务的默认首选平台。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
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Arm AWS
作者：Arm 物联网事业部业务拓展副总裁 马健（鸣谢 Arm 工程部计算视觉主任架构师 Catherine Wang 对本文内容的贡献）语言学和认知科学的先驱 Noam Chomsky 曾经说过，人类语言在动物世界中是独一无二的。如今，随着诸如 GPT-3.5、GPT-4.0 和 Bert 等大语言模型 (LLM) 和生成式人工智能 (AI) 的迅猛发展，机器已经开始能够理解人类语言，这极大地扩展了机器可行使的功能。由此也引发了人们的思考：接下来技术会如何发展？智能的演进塑造全新计算范式要预测 AI 的未
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Arm 大模型 智能视觉
Arm 技术授权订阅模式 能满足不同企业规模和行业类别的业务需求，并已在过去数年内赋能 250 余家全球生态伙伴轻松通过 Arm 技术实现创新，共同基于 Arm 平台构建计算的未来！Nordic Semiconductor （下称 Nordic） 与 Arm 的合作正是一个典型案例，双方的合作伙伴关系已逾 20 年，而随着 Nordic 采用 Arm Total Access 方案 ，标志着双方的合作正式迈入全新篇章。Nordic 作为嵌入式市场转型的先行
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Arm
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
特斯拉CEO埃隆・马斯克 (Elon Musk) 在参观了最近建成的得克萨斯州超级计算集群后，在社交媒体上公布了超算集群的名称：Cortex，并指出他刚刚完成了新设施的演练。Cortex拥有约十万颗英伟达H100和H200芯片，专门用于训练特斯拉的自动驾驶系统FSD和Optimus机器人。值得注意的是，虽然马斯克提到的是英伟达的产品，但Cortex庞大算力的硬件组成，可能是多元的，马斯克此前就曾透露超算集群的目标是 —— 一半算力由英伟达和其他厂家组成，比如AMD，另一半则来自特斯拉自研的超算中心Dojo
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特斯拉 超算集群 Cortex 英伟达 AMD
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
该方案基于主控平台CVITEK_CV1810和sensor
SOI_K302P，运用于智能监控IP摄像头，可用于户外或室内。采用了2688x1520的分辨率,30的帧率,支持HDR。作为4M的监控摄像头，通过ISP图像调校技术，提升成像质量与色彩真实度，通过专用CMOS传感器和后期处理，实现更强的感光能力与更少噪点。二、芯片介绍产品概述 晶视智能（CVITEK）是一家开放式人工智能芯片研发商，专注于视频监控及边缘计算技术研发，拥有国内性能*的AI
TPU运算核心及soc芯片整合技术，
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CVITEK CV1810 SOI_K302P IPC
arm cortex-x5 ipc介绍
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