Silicon Labs（亦称“芯科科技”）今日宣布推出全新的xG22E系列无线片上系统（SoC），这是芯科科技有史以来首个设计目标为可在无电池、能量采集应用所需超低功耗范围内运行的产品系列。这一新系列包括BG22E、MG22E和FG22E三款SoC产品。作为芯科科技迄今为止能量效率最高的SoC，所有这三款产品都将帮助物联网（IoT）设备制造商去构建高性能的、基于低功耗蓝牙（Bluetooth Low Energy）、802.15.4协议或Sub-GHz的无线设备，进而实现电池优化和无电池设备。从室内或室
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xG22E SoC IoT
人工智能 (AI) 具有超越过去一个世纪所发生的所有变革性创新的潜力，它在医疗保健、生产力、教育等领域为社会带来的益处将超乎我们的想象。为了运行这些复杂的 AI 工作负载，全球数据中心所需的计算量需要以指数级规模进行扩展。然而，这种对计算无止尽的需求也揭示了一个严峻的挑战：数据中心需要庞大的电力来驱动AI这一突破性技术。当今的数据中心已经消耗了大量的电力——全球每年需要 460 太瓦时 (TWh) 电力进行支持，这个数字等同于
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Arm 能源需求
随着物联网（IoT）的飞速发展，各种智能设备如雨后春笋般涌现，它们之间的互联互通成为了关键。而Zigbee技术，作为物联网领域的重要通信协议之一，正默默地扮演着重要的角色。 那么，Zigbee到底是什么呢？简而言之，Zigbee是一种低速率的无线通信协议，主要用于短距离内的设备间通信。它基于IEEE 802.15.4标准，具有低功耗、低成本、高可靠性等特点，特别适用于需要长期运行且无需大量数据传输的应用场景。Zigbee技术的显著特点之一是其低功耗设计。这意味着Zigbee设备可以在长时间内运行
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Zigbee 芯科科技 SoC EFR32MG26
汽车自19世纪首次亮相，到如今已发生许多变化。80年代末出现的GPS汽车导航系统是第一个基于半导体的驾驶辅助系统，因而备受关注。如今，几乎所有汽车中都会使用ABS（防抱死制动系统）和ESP（电子稳定程序）。它们都使用高品质的电子设备以保障驾驶员和乘客们的安全。60年代的人们对于自动驾驶汽车的梦想终究在现代得以实现——就在几年的时间里。ADAS 和 AD 需要在车辆周围使用摄像头、毫米波雷达、激光雷达和超声波雷达等多个传感器。 因此，ADAS 和 AD 应用需要片上系统芯片 (SoC) 的高端计算能力，来分
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瑞萨 ADAS SoC
IT之家 4 月 19 日消息，联发科近日悄然在官网上线了天玑 6300 处理器，X 平台消息源 @Sudhanshu1414 表示 realme 真我面向印度市场的 C65 5G 手机将搭载这一 SoC。天玑 6300 处理器基于台积电 6nm 制程，采用了 2+6 设计，即 2 颗至高 2.4GHz 的 Arm Cortex-A76 核心和 6 颗至高 2.0GHz 的 Cortex-A55 核心，GPU 部分则是 Arm Mali-G57 MC2。存储方面天玑 6300 支持 2133MH
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天玑 6300 SoC
2024年，对于PC产业而言也许将会是转折性的一年。得益于ARM芯片的入局以及ChatGPT所带来的人工智能风潮，新一代移动架构的笔记本和应用人工智能技术的「AI PC」已经走上舞台。微软将在今年举行的Build大会上，重点关注Windows on Arm和全新的人工智能功能。根据The Verge的报道，在活动前一天举办的Surface和AI专题活动上，微软将重点展示搭载全新ARM处理器的Surface设备和Windows人工智能功能。这或许暗示着微软在CPU性能和应用模拟方面将击败苹果自研M3芯片，意
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微软 ARM x86 架构 Wintel AI PC 英特尔
人工智能作为过去两年以及未来几年注定爆火热点应用，始终缺乏足够的落地方案确保盈利能力，即使目前最火爆的生成式AI（AIGC）依然属于烧钱阶段。因此，支撑AI未来商业价值的，并不只是人们看到的大模型和AIGC，还需要更多终端节点对人工智能应用的支持。 算力成本是人工智能应用中不可回避的话题，毕竟从算力开销上来说，单纯把所有计算都放在云端不仅带来的是庞大的算力构建费用，更是因为大量数据的反复传输而带来能效方面的开销。因此，将算力资源合理的分配到云端和边缘侧可以更好地发挥不同节点的处理资源，将复杂AI推理和训练
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MCU NPU Arm 物联网 AI
nRF52840 DK是一款多功能单板开发套件，适用于nRF52840 SoC上的低功耗蓝牙、蓝牙Mesh、Thread、Zigbee、802.15.4、ANT和2.4 GHz专有应用。它也能支持nRF52811 SoC上的开发。 nRF52840 DK也支持Matter over Thread操作，其中Thread用于传输，低功耗蓝牙则用于调试。基于Thread的Matter设备需要同时具备低功耗蓝牙功能，以便能向网络添加新设备。它促进了利用nRF5284
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Nordic 蓝牙 SoC
汽车行业正在经历翻天覆地的变革与转型。如今，汽车本质上已经成为了“车轮上的计算机”，是人们拥有的最为复杂的技术设备，其现在与未来的功能将由背后的电子系统来定义。它的复杂性不断被人工智能(AI)的繁荣发展和呈指数级增长的软件带动提升，而这些正定义了软件定义汽车(SDV)。同时它也对性能、效率、安全性及可靠性提出了更高的要求。1 汽车市场的基础计算为了满足这些需求，并加速汽车开发和部署，Arm推出了全新的硬件和能在开发伊始就可使用的相应软件支持。其中关键的组件是一系列全新的前沿硬件IP，提供专为汽车应用打造的
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202404 Arm 汽车计算 AEIP
随着人工智能 (AI) 不断对我们的日常生活产生越来越大的影响，其推理任务也逐渐从云端迁移到边缘侧和端侧。边缘侧推理为板载设备引入智能化能力，使数据能够在本地进行处理，并实时做出决策，同时提高了数据隐私性和安全性。 Arm Ethos NPU Arm 多年来不断开发边缘 AI 加速器，以满足边缘侧和端侧不断增长的推理工作负载需求。此前两款成功的 NPU 产品——Arm® Ethos™-U55 和 Ethos-U65，为边缘侧和端侧 AI 应用带来了高性能、高能效的解决方案。 Ethos-U55
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Arm Ethos-U85 物联网 AI
4月9日，Google发布了Google Axion，这是其首款专为云计算和数据中心设计的基于Arm的处理器。Google在一篇博文中表示，Axion只是该公司设计自主芯片的最新成果，其历史可以追溯到 2016 年的第一代 Tensor 处理单元，这些芯片也是为Google的数据中心制造的。自 2021 年发布 Pixel 6 手机以来，Google的 Pixel 智能手机阵容一直在使用其定制的片上系统（SoC），它也被称为 Tensor。Google声称，采用Arm公司Neoverse V2平台的新型A
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谷歌 Google Axion ARM
据谷歌官网消息，当地时间周二，谷歌宣布推出了为数据中心设计的、基于Arm架构定制的新型CPU“谷歌Axion”，以期降低云计算的运营成本，并表示其性能优于x86芯片以及云端通用Arm芯片。据悉，谷歌的张量处理单元 (TPU) 是Nvidia制造的先进人工智能芯片的少数可行替代品之一，但开发者只能通过谷歌云平台访问，不能直接购买。相关负责人表示，Axion建立在开放基础之上，但在任何地方使用Arm的客户都可以轻松采用Axion，而无需重新架构或重新编写应用程序。
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谷歌 AI Arm
新闻重点：● 全新Arm Ethos-U85 NPU性能提升四倍，为工厂自动化和商用或智能家居摄像头等高性能边缘 AI 应用提供有力的支持。● 全新Arm物联网参考设计平台Corstone-320集成了前沿的嵌入式 IP 和虚拟硬件，可加速语音、音频和视觉系统的部署。● 拥有超过1500万名基于Arm计算平台的全球开发者生态系统，凭借广泛的软件支持和工具简化了开发流程，从而轻松扩展边缘
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Arm Ethos-U AI 边缘AI
4月10日消息，美国当地时间周二，谷歌推出了名为Axion的新型芯片，这款芯片功能强大，能够胜任从YouTube广告精准推送到大数据分析等复杂任务，旨在帮助谷歌应对不断增长的人工智能成本。Axion的问世标志着谷歌在自主研发芯片道路上的重要突破，标志着其在大数据中心常用芯片领域迈出了关键一步。多年来，谷歌持续探索新的计算资源，尤其是针对人工智能领域的专用芯片。自从OpenAI在2022年底发布ChatGPT并掀起人工智能新竞赛以来，谷歌加快了自主研发芯片的步伐，旨在在互联网领域的竞争中占据有利位置。业界分
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谷歌 ARM架构 CPU AI ARM
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