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arm-linux 文章 进入arm-linux技术社区

Arm 引领软件定义汽车革新，共同迈向汽车行业未来

  • 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
  • 关键字： Arm  软件定义  

vivo Arm联合实验室正式成立，携手赋能芯片技术创新

  • 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 
  • 关键字： vivo  Arm  vivo Arm联合实验室  

Arm计算平台加持，全新Llama 3.2 LLM实现AI 推理的全面加速和扩展

  • 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
  • 关键字： Arm  Llama 3.2 LLM  AI 推理  Meta  

Microchip发布全新Microchip图形套件（MGS）解决方案可大幅简化为MPLAB Harmony v3 Linux环境构建复杂图形用户界面

  • MGS内含多种工具，包括用于无硬件原型开发的模拟器。通过利用MPLAB®代码配置器（MCC），模拟器以网络或本地模式构建MCC生成的C代码。在网络模式下，该工具创建的HTML文件可在大多数网页浏览器上运行，并具有模拟触摸交互功能。在本地模式下，模拟器可在Windows®台式电脑上调试图形用户界面。这些功能可实现独立于硬件可用性的精确显示和功能演示。MGS 采用现代设计，提供直观的所见即所得（WYSIWYG）界面，用户可直接查看和操作最终输出，从而减少错误，提高效率。为了使图形用户界面更易于使用，MGS具有
  • 关键字： Microchip  MGS  MPLAB Harmony  Linux  图形用户界面  

如何实现数据处理性能提升？为你揭晓背后功臣

  • 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
  • 关键字： Arm  数据处理  

SK海力士CXL优化解决方案成功搭载于全球最大开源操作系统Linux

  • 2024年9月23日，SK海力士宣布，公司已将用于优化CXL*（Compute Express Link）存储器运行的自研软件异构存储器软件开发套件（HMSDK）*中主要功能成功搭载于全球最大的开源操作系统Linux*上。SK海力士表示：“CXL作为继HBM之后的下一代面向AI的存储器产品而备受瞩目，公司自主研发的CXL优化软件HMSDK，其性能已获得国际认可，并成功应用于全球最大的开源操作系统Linux中。这标志着不仅是如HBM等超高性能硬件实力方面，公司的软件竞争力也获得广泛认可，具有重大意义。”未来
  • 关键字： SK海力士  CXL  Linux  

Arm 通过新的 PyTorch 和 ExecuTorch 集成加速从云到边的人工智能， 赋能开发者即刻实现性能提升

  • 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
  • 关键字： Arm  PyTorch  ExecuTorch  人工智能  

消息称 Arm 架构服务器处理器企业 Ampere Computing 探索出售

  • 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
  • 关键字： Arm  服务器  CPU  Ampere Computing  

Arm 上市一周年亮点回顾，持续赋能计算的未来

  • 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
  • 关键字： Arm  计算  

Arm为无处不在的AI奠定技术基础

  • 作为人工智能 (AI) 的创新基础，众多企业都在使用通用且应用广泛的 Arm 计算平台。迄今为止，合作伙伴基于 Arm 架构的芯片出货量已超过 2,900 亿颗。如今，Arm 已为各类技术领域的 AI 应用提供支持，这也是为何 AI 的技术先行者们能够基于 Arm 平台快速创新的关键原因。无论是现在还是未来，Arm 平台都是 AI&nbs
  • 关键字： Arm  

红帽Enterprise Linux AI正式推出，支持企业生产中的AI创新

  • 世界领先的开源解决方案供应商红帽公司日前宣布，红帽企业Linux（RHEL）AI在混合云上全面可用。RHEL AI是红帽的基础模型平台，支持用户更无缝地开发、测试和运行生成式人工智能（Gen AI）模型，为企业应用提供动力。该平台汇集了开源授权的Granite大语言模型（LLM）系列和基于聊天机器人的大型对齐（LAB）方法论的InstructLab模型对齐工具，并打包成一个优化的、可启动的RHEL镜像，用于混合云上的单个服务器部署。虽然生成式AI前景广阔，但采购、训练和微调大语言模型的相关成本可能非常高昂
  • 关键字： 红帽  Enterprise Linux AI  

实现灵活的软件定义汽车架构

  • 本文作者是 Kernkonzept 公司的首席技术官 Adam Lackorzynski 博士，他将带领我们了解基于 Armv8-R 架构的 L4Re Micro Hypervisor，探讨其中的虚拟化功能是如何帮助构建灵活且面向未来的汽车系统，以实现软件定义汽车 (SDV)。ECU 整合的必要性随着各种用户功能的需求不断增加，以及实现这些功能的更强大硬件的出现，汽车的电子电气 (E/E) 架构正在持续演进。过去，经典的汽车 E/E 架构将功能分配到多达 100 个电子控制单元 (ECU) 中。
  • 关键字： Arm  软件定义  汽车架构  

AWS Graviton4 助力加速全 Arm 架构的基础设施时代

  • 作者： Arm 工程部设计服务总监 Tim Thornton自 2019 年基于 Arm Neoverse N1 核心的 AWS Graviton2 推出以来，Arm 携手合作伙伴持续提升基于 Arm 架构的设计性能。如今，AWS Graviton 处理器已发展到了第四代，在 AWS Graviton4 全面上市之际，我们也一起来回顾一下过去几年所取得的进展。在 Arm，芯片设计流程的一个关键阶段是 RTL 仿真。在此过程中，验证工程师采用以 Verilog 表达的设计，并使用如西门子的 Que
  • 关键字： Arm  AWS  Graviton4  

基于机器学习的高效嵌入式计算机视觉

  • 作者：Arm 物联网事业部主任软件工程师兼技术推广工程师Sandeep MistryTinyML 是机器学习 (ML) 的一个分支，专注于将 ML 模型部署到低功耗、资源受限的物联网 (IoT) 设备上。在物联网设备上部署 ML 模型有诸多好处，包括减少延迟和保护隐私性，因为所有数据都是在端侧处理。TinyML 在 2019 年引起了人们的关注，当时，Google 的 TensorFlow 团队发布了适用于微控制器的 TensorFlow Lite (TFLM) 库 [1] 
  • 关键字： Arm  机器学习  嵌入式  计算机视觉  

Armv9 技术讲堂 | Neon、SVE 和 SME 实现矩阵-矩阵乘法的比较

  • Arm 始终专注于架构演进，确保生态系统能够适应未来的技术趋势和不断变化的计算需求。Armv9 架构上的 可伸缩矩阵扩展 (SME) 显著提高了 Arm CPU 对现有人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工作负载的处理能力，从而在各种 AI 驱动的设备和应用中带来速度更快、响应更灵敏的用户体验。在此前的内容中，Arm 技术专家为大家简要介绍了 SME 和 SME 指令 ，本期将带你了解如何使用 Neon、可伸缩向量扩展 (SVE)
  • 关键字： Arm  Armv9  Neon  SVE  SME  矩阵  
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