随着每一代新产品的推出，Arm CPU 会实现全新一代的效能提升，并导入架构改进，以满足不断演进的运算工作负载的需求。本文重点介绍三个应用实例，以展示 Armv9 CPU 的架构特性在实际应用场景中产生的影响，尤其是在HDR 视讯译码（加速 10%），图像处理（加速 20%），以及在主要行动应用程序中的功能 LibYUV（加速 26%）。而本文中讨论的一些 Arm SVE2 优化现已可供开发人员存取使用，有望提升热门的媒体应用程序的用户体验，进一步改善人们沟通、工作和娱乐的方式。应用开发人员和品牌厂面临的
在工业自动化和医疗等关键领域，Windows系统因其广泛的基础支持而成为主流。对于开发低功耗、经济型边缘计算设备，Windows on Arm成为更优选择。其将Windows强大的功能与Arm架构的低功耗优势相结合，为边缘应用提供了一个高效的计算平台，使得设备在保持性能的同时，显著降低能耗和成本。为什么使用Windows而不是Linux或RTOS？开发人员在选择操作系统时，通常会考虑软件和库的丰富性、开发工具的成熟度以及生态系统的完善性。Windows 因其丰富的软件资源、成熟的开发环境（如Visual
随着人工智能 (AI) 技术的迅猛发展，云计算领域正在经历显著变革。愈发复杂的 AI 应用对计算解决方案的性能、效率和成本效益提出了更高要求。在云端部署工作负载的客户正在重新评估其所需的基础设施，以满足现代工作负载需求，其中不仅包括提高性能和降低成本，还涵盖了需符合监管要求或可持续发展目标的新能效基准。Arm 与亚马逊云科技 (AWS) 长期合作，为实现性能更强劲、更高效和可持续的云计算提供专用芯片和计算技术。在近期举行的 A
对于人工智能 (AI) 而言，任何单一硬件或计算组件都无法成为适合各类工作负载的万能解决方案。AI 贯穿从云端到边缘侧的整个现代计算领域，为了满足不同的 AI 用例和需求，一个可以灵活使用 CPU、GPU 和 NPU 等不同计算引擎的异构计算平台必不可少。依托于 Arm CPU 的性能、能效、普及性、易于编程性和灵活性，从小型的嵌入式设备到大型的数据中心，Arm CPU 已经为各种平台上的 AI 加速奠定了基础。就灵活性而言，这对生态系统大有裨益的三个主要原因是，首先， Arm CPU 可以处理
作者：Arm 高级首席工程师 Ed Miller人工智能 (AI) 应用正以前所未见的速度持续增长。有观察家认为 AI 可以解决部分当前人类所面临的严峻挑战。然而，现在却很少有开发者知道如何将 AI 应用在可持续发展上。为了弥合技术差距并支持可持续发展目标，Arm 与 FruitPunch AI 共同赞助了“AI for Bears 挑战”。FruitPunch AI 教导大家如何应用 AI 来解决联合国 17 项可持续发展目标中的实际挑战。由来自全球各地的学员与专家组成 15 到 50 名工程师的团队，
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