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arm-linux-gcc.4.3.2交叉编译器linux-3.0.1内
内存管理子系统可能是linux内核中最为复杂的一个子系统，其支持的功能需求众多，如页面映射、页面分配、页面回收、页面交换、冷热页面、紧急页面、页面碎片管理、页面缓存、页面统计等，而且对性能也有很高的要求。本文从内存管理硬件架构、地址空间划分和内存管理软件架构三个方面入手，尝试对内存管理的软硬件架构做一些宏观上的分析总结。内存管理硬件架构因为内存管理是内核最为核心的一个功能，针对内存管理性能优化，除了软件优化，硬件架构也做了很多的优化设计。下图是一个目前主流处理器上的存储器层次结构设计方案。从图中可以看出，
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Linux 内核 内存 架构
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
全球领先的关键任务智能系统软件提供商风河公司近日宣布Wind River Linux被日本领先的伺服电机、交流传动及工业机器人制造商安川机电公司用于支持其新一代机器人MOTOMAN NEXT。 MOTOMAN NEXT具备自主适应环境的能力，并能运用先进的AI能力自动自主做出判断。安川机电的新一代机器人硬件采用了NVIDIA® Jetson Orin™平台，软件则由Wind River Linux提供支持，实现了更高水平的智能化和自动自主功能。这种机器人可以在非结构化环境中完成具有挑战性的任务，
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安川电机 Wind River Linux AI自主工业机器人
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
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
C语言零长度数组，听起来可能有点奇怪，因为它没有分配内存空间，无法存储数据。但实际上，零长度数组在Linux内核中随处可见。零长度数组的定义首先，我们要明白什么是零长度数组。简单来说，零长度数组就是一个长度为0的数组，也就是说不包含任何元素的数组。零长度数组在C99标准中引入，并在C11中得到进一步的支持。其定义很简单，就是一个大小为0的数组。例如：int a[0];在Linux内核中，零长度数组通常不会直接这样使用，而是作为结构体中最后一个元素，配合动态内存分配来使用。零长度数组在Linux内
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数组 Linux 内核
开源是指令架构演进的必然趋势，RISC-V软件与硬件的互操作界面正处于被不同行业的专家以开放透明的方式制定过程中，吸收全行业对于指令架构的最新需求。
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RISC-V 架构 指令集 ARM x86
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