个人电脑（PC）制造商惠普（HP）否认转移中国生产传闻。8月8日，针对惠普将把中国一半个人电脑生产转移出去的报道，惠普发布声明否认称，相关报道不实，强调中国是惠普全球供应链中不可或缺的关键一环，公司坚定不移地致力于在中国的运营与发展。惠普表示，在中国，惠普的PC制造业务依然保持着举足轻重的地位，为全球市场提供高质量的产品和服务。为进一步提升供应链的韧性，我们正积极优化策略，增强灵活性，以更好地服务全球客户，满足他们的多样化需求。此前有外媒报道称，惠普公司正在寻求将其一半以上个人电脑（PC）的生产从中国转移
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惠普 PC
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
2024 年，AI 浪潮席卷全球，消费电子行业也试图借此东风实现复兴。过去一年，生成式人工智能和大模型的飞跃式发展，引发全球关注。在消费电子产业中，人工智能大模型正在消费电子产品的边缘、端侧推动新一轮科技创新浪潮。业内人士认为，人工智能应用场景革新了消费电子终端人机交互的体验，加速各类终端电子化、智能化进程，将对消费电子产业链产生巨大影响。美国高通公司中国区董事长孟樸表示，人工智能特别是生成式人工智能带来的「并非是渐进式提升」，而是前所未有的技术变革，而智能手机将是生成式人工智能发展最快的领域之一。未来一
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“AI PC”，这一新兴概念在近几个月内迅速走红，成为科技领域热议的焦点，其热度从芯片制造商延伸至笔记本厂商，无一不将AI作为讨论的必备话题，仿佛不提AI就难以把握未来的脉搏。这一幕不禁让人回想起智能手机崛起之初，从功能手机向智能时代的跨越，那时触屏与智能化成为了人人谈论的焦点。AI PC究竟是什么？PC大家都知道，全称personal computer个人电脑，加上前缀AI，可以简单理解成每位用户专属的个性化智能电脑。目前从广义上AI PC指的是内置了AI加速引擎（如NPC
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IT之家 7 月 22 日消息，惠普商业系统和显示解决方案部门总裁瓜延特・桑马丁 (Guayente Sanmartin) 在接受外媒 PCWorld 采访时表示，AI 笔记本电脑不会出现连续的算力飞跃。对于普通用户而言，将会出现一段时间的 AI TOPS 平台期，随后硬件的算力将再次攀升。不过这并不阻碍惠普从软件、个性化与安全性三个方面带来 AI PC 的创新。▲ 惠普 OmniBook Ultra 14 笔记本桑马丁称：我认为重要的是要认识到惠普正在三个领域进行创新，而这三个领域不
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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
IT之家 7 月 16 日消息，市场调查机构 Counterpoint Research 今天发布博文，报告称 2024 年第 2 季度全球个人电脑（PC）出货量 6250 万台，同比增长 3.1%，连续 2 个季度出现同比正增长。报告称驱动 2024 年 PC 出货量增长的两大因素，主要是产品升级周期和 AI PC 的驱动。搭载高通骁龙 X Elite 和 X Plus 芯片的笔记本已经开始引发第一轮 AI 笔记本升级热潮，此外 AMD 和英特尔均计划在第 3 季度推出新产品，进一步推动 AI
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PC 市场分析
人工智能 (AI) 正在众多行业掀起浪潮，尤其是在大语言模型 (LLM) 问世后，AI 发展呈现井喷之势。LLM 模型不仅极大改变了我们与技术的交互方式，并且在自然语言理解和生成方面展现出了惊人的能力。虽然 GPU 在训练生成式 AI 模型方面发挥了重要作用，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，因此当企业和开发者寻求将 LLM 集成到产品和服务中时，CPU
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Arm Neoverse 大语言模型
随着我们逐步迈入人工智能 (AI) 的世界，小体量模型愈发具有大优势。在过去的一年多里，大语言模型 (LLM) 推动了生成式 AI 的早期创新浪潮，训练参数量朝万亿级规模迈进，但越来越多的证据表明，无限制地扩展 LLM 并不具备可持续性。至少来说，通过此方式来发展 AI 所需的基础设施成本过于高昂，仅有少数企业可以承受。此类 LLM 需要消耗大量算力和电力，运营成本不菲。这些项目将带来沉重的财务和资源负担，例如 GPT-4 的训练成本至少为一亿美元。除此之外，这些 LLM 的开发和部署过程也相对复杂。剑桥
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