works on arm 文章進(jìn)入works on arm技術(shù)社區(qū)

高通和Arm對簿公堂：芯片許可糾紛升級

12月17日消息，曾是合作伙伴的高通和Arm本周將在法庭上就一項(xiàng)涉及Arm知識產(chǎn)權(quán)的許可協(xié)議展開對峙。此次審判預(yù)計(jì)將持續(xù)一周左右，法官將聽取Arm首席執(zhí)行官Rene Haas和高通首席執(zhí)行官Cristiano Amon的證詞。早在2022年，Arm就宣布對高通及其子公司Nuvia提起訴訟，控告高通侵犯了Arm專利。這起糾紛源于一場收購案，高通于2021年收購芯片公司Nuvia，Arm認(rèn)為，Nuvia的這些設(shè)計(jì)在未經(jīng)許可的情況下不得轉(zhuǎn)讓給高通使用。高通在完成對Nuvia的收購之后，并未重新向Arm獲取專利授
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Arm Neoverse賦能AWS Graviton4處理器，加速云計(jì)算創(chuàng)新

隨著人工智能?(AI)?技術(shù)的迅猛發(fā)展，云計(jì)算領(lǐng)域正在經(jīng)歷顯著變革。愈發(fā)復(fù)雜的?AI?應(yīng)用對計(jì)算解決方案的性能、效率和成本效益提出了更高要求。在云端部署工作負(fù)載的客戶正在重新評估其所需的基礎(chǔ)設(shè)施，以滿足現(xiàn)代工作負(fù)載需求，其中不僅包括提高性能和降低成本，還涵蓋了需符合監(jiān)管要求或可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的新能效基準(zhǔn)。Arm?與亞馬遜云科技?(AWS)?長期合作，為實(shí)現(xiàn)性能更強(qiáng)勁、更高效和可持續(xù)的云計(jì)算提供專用芯片和計(jì)算技術(shù)。在近期舉行的?A
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Teledyne e2v發(fā)布基于Arm的LX2160的工程樣片，支持宇航項(xiàng)目的設(shè)計(jì)和驗(yàn)證

Teledyne e2v宣布發(fā)布16核基于Arm?Cortex?A72的片上系統(tǒng)（SoC）處理器LX2160-Space的工程樣片，可實(shí)現(xiàn)要求苛刻的宇航應(yīng)用的早期項(xiàng)目設(shè)計(jì)以及硬件和軟件的驗(yàn)證。LX2160-Space的工程樣片與飛行正片（FM）具有相同的尺寸/外形/功能。LX2160-Space可用于許多重型計(jì)算的宇航應(yīng)用，從地球觀測衛(wèi)星到預(yù)警系統(tǒng)和電信，包括5G NTN（非地面網(wǎng)絡(luò)）衛(wèi)星通信（SatCom）中的數(shù)據(jù)處理。該處理器具有200k DMIPS的性能，也適合處理計(jì)算密集型數(shù)據(jù)和圖像處理任務(wù)。它集
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一文詳解 Arm 為何能成為適用于各類 AI 工作負(fù)載的計(jì)算平臺

對于人工智能 (AI) 而言，任何單一硬件或計(jì)算組件都無法成為適合各類工作負(fù)載的萬能解決方案。AI 貫穿從云端到邊緣側(cè)的整個(gè)現(xiàn)代計(jì)算領(lǐng)域，為了滿足不同的 AI 用例和需求，一個(gè)可以靈活使用 CPU、GPU 和 NPU 等不同計(jì)算引擎的異構(gòu)計(jì)算平臺必不可少。依托于 Arm CPU 的性能、能效、普及性、易于編程性和靈活性，從小型的嵌入式設(shè)備到大型的數(shù)據(jù)中心，Arm CPU 已經(jīng)為各種平臺上的 AI 加速奠定了基礎(chǔ)。就靈活性而言，這對生態(tài)系統(tǒng)大有裨益的三個(gè)主要原因是，首先， Arm CPU 可以處理
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攜手保護(hù)野生熊群，合力踐行 AI 向善

作者：Arm 高級首席工程師 Ed Miller人工智能 (AI) 應(yīng)用正以前所未見的速度持續(xù)增長。有觀察家認(rèn)為 AI 可以解決部分當(dāng)前人類所面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。然而，現(xiàn)在卻很少有開發(fā)者知道如何將 AI 應(yīng)用在可持續(xù)發(fā)展上。為了彌合技術(shù)差距并支持可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)，Arm 與 FruitPunch AI 共同贊助了“AI for Bears 挑戰(zhàn)”。FruitPunch AI 教導(dǎo)大家如何應(yīng)用 AI 來解決聯(lián)合國 17 項(xiàng)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)中的實(shí)際挑戰(zhàn)。由來自全球各地的學(xué)員與專家組成 15 到 50 名工程師的團(tuán)隊(duì)，
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探索 Arm 分核、鎖步與混合模式：汽車安全用例解析

憑借包括切換實(shí)時(shí)交通信息、執(zhí)行自適應(yīng)剎車或在車道輔助中調(diào)整轉(zhuǎn)向等瞬間制定決策的技術(shù)需求增長，汽車能夠自主行駛，同時(shí)應(yīng)對控制和安全方面的動態(tài)挑戰(zhàn)。隨著人們對更安全、更智能且網(wǎng)聯(lián)程度更高的汽車的需求不斷增長，以及自動駕駛功能的日益普及，這些能力變得愈加重要。什么是 Arm 分核、鎖步與混合模式？汽車中的很多系統(tǒng)，如先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS) 、自動駕駛系統(tǒng)和車載信息娛樂 (IVI) 等，都需要快速處理大量數(shù)據(jù)，同時(shí)還得保持多個(gè)等級的安全性。在面臨性能、功耗和面積等持續(xù)的算力挑戰(zhàn)下，平
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Arm KleidiAI 助力提升 PyTorch 上 LLM 推理性能

作者：Arm 基礎(chǔ)設(shè)施事業(yè)部軟件工程師 Nobel Chowdary Mandepudi生成式人工智能 (AI) 正在科技領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用，許多企業(yè)已經(jīng)開始將大語言模型 (LLM) 集成到云端和邊緣側(cè)的應(yīng)用中。生成式 AI 的引入也使得許多框架和庫得以發(fā)展。其中，PyTorch 作為熱門的深度學(xué)習(xí)框架尤為突出，許多企業(yè)均會選擇其作為開發(fā) AI 應(yīng)用的庫。通過部署 Arm Kleidi 技術(shù) ，Arm 正在努力優(yōu)化 PyTorch，以加速在基于 Arm 架構(gòu)的處理器上運(yùn)行 LLM 的性能
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打造 “CPU+” 異構(gòu)計(jì)算平臺，Arm靈活應(yīng)對各類AI工作負(fù)載

對于人工智能?(AI)?而言，任何單一硬件或計(jì)算組件都無法成為適合各類工作負(fù)載的萬能解決方案。AI?貫穿從云端到邊緣側(cè)的整個(gè)現(xiàn)代計(jì)算領(lǐng)域，為了滿足不同的?AI?用例和需求，一個(gè)可以靈活使用?CPU、GPU?和?NPU?等不同計(jì)算引擎的異構(gòu)計(jì)算平臺必不可少。依托于?Arm CPU?的性能、能效、普及性、易于編程性和靈活性，從小型的嵌入式設(shè)備到大型的數(shù)據(jù)中心，Arm CPU?已經(jīng)為各種平臺上
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AI驅(qū)動，Arm加速實(shí)現(xiàn)軟件定義汽車的未來

我們正在迎來一個(gè)全新的汽車時(shí)代，即軟件定義汽車?(SDV)?的時(shí)代。根據(jù)分析機(jī)構(gòu)?Counterpoint Research?的預(yù)測，到?2026?年底，中國的道路上預(yù)計(jì)將有超過?100?萬輛搭載?L3?級別?ADAS（高級駕駛輔助系統(tǒng)）的汽車?？梢灶A(yù)見，隨著對高性能計(jì)算和更多軟件需求的增長，汽車中所需的算力也在迅速增加。鑒于未來?AI?所賦能的軟件定義汽車將包含高達(dá)十億行代碼
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Arm 以高效計(jì)算平臺為核心，內(nèi)外協(xié)力共筑可持續(xù)未來

人工智能 (AI)、云計(jì)算和邊緣計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展正推動著各行各業(yè)的創(chuàng)新升級，這一過程也伴隨著對計(jì)算資源需求的急劇增加，引發(fā)能源消耗和環(huán)境影響的新挑戰(zhàn)。如數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，服務(wù)器、存儲設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等在執(zhí)行 AI 訓(xùn)練和推理任務(wù)時(shí)需要消耗大量電力。又如智能終端領(lǐng)域，隨著 AI 手機(jī)、AI PC 等設(shè)備中大模型的部署和應(yīng)用，這些設(shè)備的能耗也隨之上升。以數(shù)據(jù)中心為例，根據(jù)國際能源署 (IEA) 的預(yù)測，隨著全球?qū)ヂ?lián)網(wǎng)服務(wù)和 AI 需求的不斷增加，支撐這些服務(wù)運(yùn)行的全球數(shù)據(jù)中心的耗電量正逐年上升，預(yù)計(jì)將在未來四年內(nèi)
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松下汽車電子系統(tǒng)與 Arm 攜手推進(jìn)軟件定義汽車標(biāo)準(zhǔn)化

松下汽車電子系統(tǒng)株式會社 (PAS) 與 Arm 近日宣布達(dá)成戰(zhàn)略合作，共同推進(jìn)軟件定義汽車 (SDV) 架構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)化。雙方基于共同的愿景，致力于共創(chuàng)能夠滿足當(dāng)前及未來汽車需求的靈活軟件棧，并已通過積極參與SOAFEE [注] 行業(yè)倡議，推動汽車市場軟件開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)化合作。在這新的合作項(xiàng)目中，PAS 和 Arm 將采用并擴(kuò)展 VirtIO 設(shè)備虛擬化框架，實(shí)現(xiàn)汽車軟件開發(fā)與硬件解耦，并加快汽車行業(yè)的開發(fā)進(jìn)程。隨著汽車行業(yè)逐漸將多個(gè)電子控制單元 (ECU) 整合到一個(gè)強(qiáng)大的 ECU，如駕駛
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如何運(yùn)用 ADPF 技術(shù)在手機(jī)上以更省電的方式享受卓越圖形效果？

作者：Arm 戰(zhàn)略與生態(tài)部游戲內(nèi)容開發(fā)工程師 Patrick Wang什么是 ADPF？安卓動態(tài)性能框架 (Android Dynamic Performance Framework, ADPF) 技術(shù)可為開發(fā)者提供更多的設(shè)備信息，使其能夠在應(yīng)用的整個(gè)生命周期內(nèi)把控性能穩(wěn)定性與資源使用。移動設(shè)備的熱信息至關(guān)重要，此前開發(fā)者需通過每秒幀數(shù) (FPS) 與電池耗電來推斷設(shè)備的發(fā)熱情況。有了實(shí)時(shí)的熱信息細(xì)節(jié)，開發(fā)者在電池過熱且系統(tǒng)開始被動地節(jié)制性能前，就能主動調(diào)整應(yīng)用內(nèi)容來減緩熱量積聚。今年稍早，Google
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Arm Tech Symposia年度技術(shù)大會：詮釋面向AI的三大支柱，與生態(tài)伙伴攜手重塑未來

Arm Tech Symposia 年度技術(shù)大會今日在上海舉行。作為 Arm 一年一度的技術(shù)盛會，本屆大會以“讓我們攜手重塑未來”為主題，吸引了近 2,000 位行業(yè)專業(yè)人士、工程師以及開發(fā)者報(bào)名參會，會中聚焦生成式人工智能 (AI)、邊緣 AI、大語言模型 (LLM)、芯粒 (Chiplet) 技術(shù)、AI 基礎(chǔ)設(shè)施、智能駕駛等前沿科技，旨在推動 AI 技術(shù)在 Arm 生態(tài)系統(tǒng)中展開進(jìn)一步的交流與合作。本次活動中，Arm 深入探討了 AI 對計(jì)算的需求，并分享了其作為計(jì)算平臺公司如何通過全面的計(jì)算子系統(tǒng)、
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Arm：以高效計(jì)算平臺為核心，內(nèi)外協(xié)力共筑可持續(xù)未來

人工智能?(AI)、云計(jì)算和邊緣計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展正推動著各行各業(yè)的創(chuàng)新升級，這一過程也伴隨著對計(jì)算資源需求的急劇增加，引發(fā)能源消耗和環(huán)境影響的新挑戰(zhàn)。如數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，服務(wù)器、存儲設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等在執(zhí)行?AI?訓(xùn)練和推理任務(wù)時(shí)需要消耗大量電力。又如智能終端領(lǐng)域，隨著?AI?手機(jī)、AI PC?等設(shè)備中大模型的部署和應(yīng)用，這些設(shè)備的能耗也隨之上升。以數(shù)據(jù)中心為例，根據(jù)國際能源署?(IEA)?的預(yù)測，隨著全球?qū)ヂ?lián)網(wǎng)服務(wù)和?
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松下汽車電子系統(tǒng)與Arm攜手推進(jìn)軟件定義汽車標(biāo)準(zhǔn)化

松下汽車電子系統(tǒng)株式會社?(PAS)?與?Arm?近日宣布達(dá)成戰(zhàn)略合作，共同推進(jìn)軟件定義汽車?(SDV)?架構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)化。雙方基于共同的愿景，致力于共創(chuàng)能夠滿足當(dāng)前及未來汽車需求的靈活軟件棧，并已通過積極參與SOAFEE【注】行業(yè)倡議，推動汽車市場軟件開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)化合作。在這新的合作項(xiàng)目中，PAS?和?Arm?將采用并擴(kuò)展?VirtIO?設(shè)備虛擬化框架，實(shí)現(xiàn)汽車軟件開發(fā)與硬件解耦，并加快汽車行業(yè)的開發(fā)
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