新闻重点：● Arm全面设计(Arm Total Design) 生态项目推出一年来，成员规模翻倍，推动了全球芯片创新● Arm、三星晶圆代工厂 (Samsung Foundry) 、ADTechnology 和 Rebellions 合作开发基于 Neoverse CSS V3 的 AI CPU 芯粒 (chiplet) 平台，应用于云、
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Arm Arm架构 AI数据中心
在当今数字化与智能化迅猛发展的时代，边缘计算已成为驱动众多行业变革的核心动力。近日，恩智浦于北京成功举办了边缘处理业务媒体沟通会，深入分享了公司的边缘事业蓝图以及最新产品i.MX RT700的技术亮点与应用潜力。边缘智能：新时代的变革引擎恩智浦全球资深副总裁、工业及物联网边缘业务总经理Charles Dachs在会上指出，我们正迈入一个前所未有的激动人心的时代。据预测，至2030年，全球智能互联设备数量将突破500亿台，广泛应用于家庭、楼宇、工厂及汽车等领域。这一趋势极大地推动了边缘计算的发展，因为数据处
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边缘智能 恩智浦 跨界处理器 MCU
汽车技术领域正处于关键的转折点，其未来依托于动态且适应性强的系统，并可通过软件不断提升驾驶体验。如今，相较于一架仅包含1,500 万行代码的波音 737，现在一辆汽车的代码行数已多达 6.5 亿。这个数字还将进一步增长，这项转型也将革新驾驶者与汽车的交互方式，并重新定义车厂与车主间的关系。什么是软件定义汽车？软件定义汽车 (SDV) 将紧密结合软硬件，使得汽车内部系统与外部世界的交互更加顺畅。SDV 将网络功能从专用硬件中解耦，使物理硬件和数字功能能并行开发。这种转变使软件能够推动汽车功能的差异
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Arm 软件定义
市场背景智能化和电动化是汽车市场发展的两大主流方向，智能化的要求对整个汽车电子电气架构提出了新的挑战。原来架构中的一些孤岛控制单元通常只需要简单的电气控制，对芯片的外部资源要求比较低，但同时又要求远端节点具有跟域控之间的通讯能力，还有部分远端节点需要具备一定的计算能力，用于对传感器采集到的数据进行本地化融合处理或对执行单元进行简单的控制并监控其运行状态。传统的控制架构采用分立方案，具有独立的LIN收发器，供电LDO和MCU，存在控制板面积大，MCU资源过剩，总体成本高，系统可靠性差等痛点，泰矽微新发布的T
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泰矽微 MCU
在嵌入式开发中，我们经常会接触到一些专业术语，例如CPU、MCU、MPU、SOC和MCM等，这些缩写代表了不同类型的电子处理单元，它们在消费电子、计算机硬件、自动化和工业系统中扮演着重要角色。下面将介绍每个术语的基本含义和它们在实际使用中的区别：1. CPUCPU（Central Processing Unit，中央处理单元）：由运算器、控制器和寄存器及相应的总线构成。它可以是一个独立的处理器芯片或一个内含多核处理器的大型集成电路。众所周知的三级流水线：取址、译码、执行的对象就是CPU，CPU从存储器或高
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CPU MCU MPU SOC MCM
高度集成的全新i.MX RT700跨界MCU旨在显著节省功耗，配备eIQ Neutron神经处理单元(NPU)，可在边缘端提供高达172倍的AI加速
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恩智浦 NXP MCU
恩智浦半导体宣布推出全新i.MX RT700跨界MCU系列，旨在为支持智能AI的边缘端设备赋能，例如可穿戴设备、消费医疗设备、智能家居设备和HMI平台。i.MX RT700系列为边缘AI计算的新时代提供了高性能、广泛集成、先进功能和能效的优化组合。i.MX RT700在单个设备中配备多达五个强大的内核，包括在跨界MCU中首次集成eIQ Neutron NPU，可将AI相关应用的处理加速高达172倍，同时将每次推理的能耗降低高达119倍。i.MX RT700跨界MCU还集成了高达7.5MB的超低功耗SRAM
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NXP MCU AI
vivo Arm 联合实验室于近日正式揭牌。作为各自领域的前沿企业，Arm 与 vivo 分别在不同层面深耕芯片技术研发，并于 2022 年开启技术交流，此次联合实验室的成立标志着双方更紧密的合作：基于真实应用场景，深度分析性能和功耗瓶颈，共同探讨并优化调校方案，充分发挥平台优势，以此实现更佳的性能表现。与此同时，推动生态系统高效合作，由此加速新特性落地。据悉，此次合作的部分关键成果将应用在即将于十月发布的 vivo X200
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vivo Arm vivo Arm联合实验室
新闻重点：● 在Arm CPU上运行Meta最新Llama 3.2版本，其云端到边缘侧的性能均得到显著提升，这为未来AI工作负载提供了强大支持● Meta与Arm的合作加快了用例的创新速度，例如个性化的端侧推荐以及日常任务自动化等● Arm十年来始终积极投资AI领域，并广泛开展开源合作，为 1B 至 90B 的 LLM 实现在 Arm 计算平台上无缝运行人
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Arm Llama 3.2 LLM AI 推理 Meta
Arm 架构在服务器领域发展势头看涨。目前已有许多头部云服务提供商和服务器制造商推出了基于 Arm Neoverse 平台的服务器产品。Arm 架构的服务器通常具备低功耗的特性，能带来更优异的能效比。在此前的文章中，针对搭载基于 Armv9 架构的倚天 710 芯片的 ECS 倚天实例，Arm 技术专家已在 深度学习推理任务 、 Redis 性能验证 等方面进行了测试和比较分析。此次我们将聚焦数据处理领域，通过两个实际案例，来探讨不同云实例上 Apache Flin
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Arm 数据处理
9月24日消息，日前，长城汽车宣布，其联合开发的RISC-V车规级MCU芯片——紫荆M100已完成研发，并成功点亮。紫荆M100是长城汽车牵头联合多方研发的首颗基于开源RISC-V内核设计的车规级MCU芯片，其将为未来智能驾驶、智能座舱等创新应用构建基石。它采用模块化设计，内核可重构，4级流水线设计使其具备更快的处理速度和更少的耗时，同时便于未来的升级扩展。满足功能安全ASIL-B等级要求，支持国密，并符合ISO21434网络信息安全标准。紫荆M100是长城汽车"软硬一体"智能化战略的
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长城汽车 risc-v MCU 智能驾驶
Arm 控股有限公司（纳斯达克股票代码：ARM，以下简称“Arm”）近期宣布通过将 Arm® Kleidi 技术集成到 PyTorch 和 ExecuTorch，赋能新一代应用在 Arm CPU 上运行大语言模型 (LLM)。Kleidi 汇集了最新的开发者赋能技术和关键资源，旨在推动机器学习 (ML) 技术栈中的技术协作和创新。通过这些重要进展，Arm 致力于为任一 ML 技术栈的开发者提供更为顺畅的体验。 Arm 战略与生态部开发者技术副总裁 Alex Spinelli 表示：“Arm 正与领先的云服
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Arm PyTorch ExecuTorch 人工智能
通过采用多芯片架构，Mercury Systems的Direct RF FPGA大大缩小了系统占用面积，并大幅提升了数据吞吐量，助力严苛环境下的高性能计算。你将了解：什么是Direct RF？Mercury Systems的模块如何集成Direct RF支持？Direct RF技术的崛起随着现代无线通信和信号处理需求的不断增加，Direct RF技术应运而生。Direct RF是指将模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC）与现场可编程门阵列（FPGA）集成在同一个封装中。这种技术不仅能够大大减小系统的占
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IT之家 9 月 20 日消息，彭博社北京时间昨日报道称，Arm 架构服务器处理器企业 Ampere Computing 安晟培半导体近来数月一直同一位财务顾问合作，探索将自身出售的潜在可能。Ampere Computing 正在提升外部企业对其的收购兴趣，并愿意与更大规模的行业参与者就可能的交易进行谈判。Ampere Computing 由前英特尔高管 Renée J. James 于 2017 年创立。这位创始人现任 Ampere Computing 的董事长兼首席执行官，也是 O
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Arm 服务器 CPU Ampere Computing
正如 Arm 首席执行官 Rene Haas 在去年上市当日所言，“IPO 只是一个瞬间”，在基于 Arm 平台上构建计算的未来充满了巨大的机遇。自 2023 年 9 月 14 日以来，我们不断加速践行这一使命。作为一家上市公司，在过去一年内，Arm 为从基础技术到软件在内的整个技术栈带来了深远影响。通过高性能、高效率和灵活性等核心优势，我们助力行业领先的合作伙伴生态系统解决复杂的计算挑战。展望未来，基于我们技术的人工智能 (AI) 功能，将为我们带来更多的增长机会。 变革性技术的根
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