一份多达311页的戴尔产品路线图指出，下月面市的XPS 13 笔记本分别配备三种显示屏（FHD、QHD+、LG双层OLED），拜高通Snapdragon X Elite处理器所赐，其电池续航时间相较于使用Intel处理器的同款产品分别增加了91%、98%、68%。相关文档的生成日期是2023年8月， 其中QC代表高通。在XPS13产品线中引入高通处理器只算第一步，戴尔准备在2026年发布使用第二代高通处理器（Oryon V2）的XPS14并逐步扩大应用范围，2027年将在XPS 16性能级产品线中尝试TD
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戴尔 ARM PC
PC 产业从诞生之日起就一直专注于基于英特尔 x86 指令集的 CPU。Arm 一直试图在市场上分得一杯羹，现在，该公司正通过几家芯片制造合作伙伴，向英特尔和 AMD 发起又一次猛烈进攻。Arm
Holdings 正在努力扩大其在 Windows PC
生态系统中的市场份额。据这家英国芯片制造商和半导体设计公司的首席执行官雷内-哈斯（Rene
Haas）称，苹果生态系统已经"完全转换过来"，现在是传统的、基于 x86 的 PC 为公司未来业务前景做出贡献的时候了。在
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Arm 高通 骁龙 Windows PC芯片
据日经新闻报道，软银集团旗下ARM计划在英国总部成立AI芯片部门，目标是在2025年春季前准备好原型并正式发布，并将于当年秋季开始由合同制造商进行大规模生产。此举是软银集团首席执行官孙正义斥资640亿美元推动将该集团转型为AI巨头计划的一部分。目前，ARM、软银和台积电均拒绝对此报道发表评论。在孙正义的AI革命愿景下，软银的目标是将业务扩展到数据中心、机器人和发电领域 —— 将AI、半导体和机器人技术结合在一起，以刺激各个行业的创新，能够处理大量数据的AI芯片是该项目的核心。作为最终用户，软银将
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ARM AI 芯片 软银 数据中心
IT之家 5 月 13 日消息，据台媒“经济日报”报道，目前有传言称联发科公司将携手英伟达开发 ARM 架构的 AI PC 处理器，预计第三季度完成设计定案（tape out），第四季度进入验证，该款新芯片据称“要价高达 300 美元（IT之家备注：当前约 2172 元人民币）”。台媒同时表示，英伟达 CEO 黄仁勋将于 6 月 2 日“台北电脑展”开展前来台，而联发科也有望在下月公布与英伟达合作的 AI PC 处理器细节。另据IT之家此前报道，ARM 公司计划到 2025
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联发科 ARM AI PC
边缘智能是人工智能的一种部署形式，无论中央人工智能，还是边缘智能，都需要算力支撑。而集中和分布式计算呈现出相互促进和交替发展的趋势。作为移动处理器领域市场的引领者，Arm 的各类处理器内核在边缘端的MCU、NPU 和MPU 等领域引领着技术发展的未来。Arm物联网事业部业务拓展副总裁 马健谈到边缘智能，Arm 物联网事业部业务拓展副总裁马健表示，伴随着Transformer与大模型的发展，AI模型的普适性、多模态支持，以及模型微调效率都有了质的突破，加上低功耗的AI 加速器和专用芯片被集成到终端和边缘设备
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202405 Arm 边缘AI 边缘智能 NPU
在实际的工程应用中，往往会进行大量的数学运算。运算时除了会用到整数，很多时候也会用到小数。而我们知道在数字电路底层，只有「高电平1」和「低电平0」的存在，那么仅凭 0和1 该如何表示小数呢？数字电路中，小数可以用两种形式来表示：「定点数」和「浮点数」。浮点数的内容我们下篇文章再讲，本文只讲定点数。什么是定点数？首先要明确的是，「定点数」的说法是相对「浮点数」来说的。要理解什么是定点数，可以先从要理解它的名字开始–定是什么？点又是什么？「定点数」是英语「fixed-point number」的中文翻译，fi
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FPGA 数字信号 定点数
IT之家 5 月 9 日消息，当地时间 5 月 8 日，Arm 公布了截至 2024 财年第四季度的财务业绩，以及全年收入预测，但未能达到投资者预期，导致股价暴跌。财报显示，Arm 这一季度总营收达 9.28 亿美元（IT之家备注：当前约 67 亿元人民币），同比增长 47%；调整后运营利润 3.91 亿美元，每股收益为 36 美分。与去年同期相比，该公司第四季度的 IP 授权业务营收增长 60% 达到 4.14 亿美元（当前约 29.89 亿元人民币），其授权费部分增长了 37%，达到 5.1
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Arm 财报
到2028年，全球工业4.0市场规模预计将超过2790亿美元，复合年增长率为16.3%。虽然开发商和制造商对这种高速增长已经习以为常，但其影响才刚刚开始显现。通过结合云计算、物联网（IoT）和人工智能（AI）的能力，工业4.0将在未来几年继续提升制造业的数字化、自动化和互连计算水平，推动更多企业拥抱第四次工业革命。随着工业4.0的加速发展，许多工业标准和流程将发生变化，因为许多工业系统需要先进的计算引擎和多种类型的现代连接标准，包括工业以太网、Wi-Fi和5G。此外，人们越来越关注更先进的软件工具和应用，
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不久前曾有消息透露，联发科正在与Arm合作，可能在天玑9400上采用代号“BlackHawk”的新内核架构——Cortex-X5，传闻测试的表现非常不错，IPC高于苹果的A17 Pro，也比高通的自研芯片要更好一些。近日，国内知名爆料人@数码闲聊站获悉，联发科新款车机芯片样品已经现身Geekbench，单多核成绩分别为1606分和5061分。需要注意的是，这款测试样品芯片采用了1+4+3的大小核心架构，超大核为Arm
Cortex-X5，实际运行时的频率为2.12GHz，基本上确认其同频下的IPC
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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
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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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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高性能FPGA芯片和嵌入式FPGA（eFPGA）硅知识产权（IP）领域的领先企业Achronix半导体公司，以及RISC-V工具和IP领域的行业领导者Bluespec有限公司，日前联合宣布推出一系列支持Linux的RISC-V软处理器，这些处理器都可用于Achronix FPGA产品Speedster®7t系列中。这是业界首创，Bluespec的RISC-V处理器现在无缝集成到Achronix的二维片上网络（2D NoC）架构中，简化了集成，使工程师能够轻松地将可扩展的处理器添加到他们的Achronix
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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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