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
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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Arm
汽车的算力需求呈现持续增长的态势。为了追求更高的自动驾驶性能、先进的车内体验，以及向电气化的转变，软件和人工智能 (AI) 正在加速发展，驱动一个由 AI 赋能的软件定义汽车 (SDV) 时代。与此同时，先进驾驶辅助系统 (ADAS)、自动驾驶和车载信息娱乐 (IVI) 等关键的汽车用例，需要采用异构计算方法来满足复杂的计算要求。以 IVI 为例，它正逐步演变为全面的数字平台，配备更多高分辨率显示屏，并引入众多新的应用。同时，ADAS 也在不断扩增新的计算特性和安全功能，两者均对 AI 性能提出了更高的要
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Arm
从早期的真空管到如今的集成电路，半导体行业的发展如同一场没有终点的赛跑。人们一直在思考：「半导体行业，会有永远的大赢家吗？」历史的车轮滚滚向前，半导体行业经历了无数次的变革与洗牌。曾经称霸一时的巨头可能在瞬间黯然失色，新兴的力量又如同雨后春笋般崛起。这个行业的竞争之激烈，变化之迅速，让每一个参与者都如同在波涛汹涌的海洋中前行，稍有不慎便可能被浪潮淹没。半导体行业永远有「英雄」，但不是所有「英雄」都能够稳坐王位。「王者」x86 迎来新挑战CPU 的发展史简单来说就是英特尔公司的发展历史。x86 系列 CPU
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x86 Arm
在人工智能（AI）技术日新月异的今天，从云端到边缘的计算需求不断攀升，为各行各业带来了前所未有的变革机遇。作为这一领域的领军者，Arm 公司凭借其卓越的节能技术和从云到边缘的广泛布局，正逐步构建着未来AI生态的基础。其中，Arm Ethos U85 NPU（神经网络处理器）的推出，更是为边缘智能的发展注入了强劲动力，开启了AI无处不在的新篇章。随着物联网（IoT）设备的普及和大数据的爆炸式增长，边缘计算逐渐成为AI应用的重要场景。边缘计算能够在数据源附近进行数据处理和分析，极大地降低了数据传输的延迟和带宽
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arm NPU 边缘智能
过去一年，移动终端设备的长足进步令人赞叹，例如人工智能 (AI) 从手机到笔记本电脑的巨大创新，并诞生了“新一代 AI 手机”和 AIPC。据IDC预测，2024年全球新一代AI手机的出货量将达到1.7亿部，占智能手机市场总量的近15%。在中国市场，新一代 AI 手机在2027年将达到 1.5 亿台，占有超过一半的份额。在AIPC方面，今年是AIPC的发展元年，2028年中国下一代 AIPC 年出货量将是2024年的60倍。一切皆有可能，且尽在掌控之中，其基石就是新一代的高级计算。为此，Arm不
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Arm AI AIPC
Arm Helium 技术诞生的由来为何不直接采用 Neon？作者：Arm 架构与技术部 M 系列首席架构师兼研究员 Thomas Grocutt经过 Arm 研究团队多年的不懈努力， Arm 于 2019 年推出了适用于 Armv8‑M 架构的 Arm Cortex-M 矢量扩展技术 (MVE)——Arm Helium 技术。 起初，当我们面临 Cortex‑M 处理器的数字信号处理 (DSP) 性能亟待提升的需求时，我们首先想到的是采用现有的 Neon™ 技术。然而，面对典型的 C
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Arm Neon
当人工智能 (AI) 下沉到各式各样的应用当中，作为市场上最大量的物联网设备也将被赋予智能性。Arm ® Helium™ 技术正是为基于 Arm Cortex ® -M 处理器的设备带来关键机器学习与数字信号处理的性能提升。在上周的 Helium 技术讲堂中，大家了解了 Helium 技术的核心“节拍式”执行 。 今天，我们将共同探讨一些复杂而又有趣的交错加载/存储指令。 若您想要了解如何高效利用 Helium，千万
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Arm 数独 寄存器
6月25日消息，自从上周短暂成为全球市值最高的公司以来，英伟达在接连三个交易日均出现下跌，目前较峰值已累计下跌13%，市值蒸发超4300亿美元。周一，这家芯片制造商的股价暴跌6.7%，报收于每股118.11美元，这是今年单日第二大跌幅。英伟达的下跌也带动了芯片制造商和其他依赖人工智能热潮的科技公司股价下滑。与英伟达人工智能芯片相关的服务器销售商Super Micro Computer股价下跌8.7%，而同行市场的竞争者戴尔下跌了5.2%。芯片设计商Arm的股价下跌了5.8%，而半导体巨头高通和博通的股价分
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英伟达 芯片制造 人工智能 芯片设计 Arm
到 2025 年底将有 1000 亿台使用 ARM 处理器的 AI 设备。
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ARM Windows
作为人们日常数字生活中不可或缺的一部分，Arm GPU赋能了从当今智能手机上的沉浸式游戏，到各类边缘侧人工智能 (AI) 体验的方方面面。目前，Arm合作伙伴的GPU出货量已超过100亿颗，而这一卓越成就归功于我们业界领先的生态系统。这些 GPU 广泛应用于包括智能手机、平板电脑、智能电视、机顶盒、智能手表和 XR 可穿戴设备在内的各类消费电子设备。去年此时，我们推出了新的第五代GPU架构及一系列新的GPU，包括 Arm Immortalis-G720 GPU。 MediaTek的天玑9300 系统级芯片
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Arm GPU 游戏
人工智能 (AI)正在改变消费电子设备，并且革新生产力、创造力和娱乐体验，这将带来更高程度的自动化、沉浸感和个性化，为开发者和最终用户提供海量机会。随着推动移动端系统级芯片 (SoC) 的设备端生成式 AI 的发展，AI 技术正持续演进。依托于Arm全面计算解决方案的成功，我们宣布推出面向消费电子设备的全新计算子系统，即Arm 终端计算子系统 (CSS)。作为 AI 体验的计算基础，它能在最广泛类别的消费电子设备中，实现性能、效率和可扩展性的跨越式提升。Arm终端CSS囊括最新的Armv9.2 Corte
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Arm 终端计算子系统
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