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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(tái)

對(duì)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(tái)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(tái)上的 AI 加速奠定了基礎(chǔ)。就靈活性而言，這對(duì)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(jí)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(duì)控制和安全方面的動(dòng)態(tài)挑戰(zhàn)。隨著人們對(duì)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(dòng)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(dòng)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(jí)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(huì)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(tái)，Arm靈活應(yīng)對(duì)各類AI工作負(fù)載

對(duì)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(tái)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(tái)上
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AI驅(qū)動(dòng)，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(jí)別?ADAS（高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)）的汽車?？梢灶A(yù)見，隨著對(duì)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(tái)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(dòng)著各行各業(yè)的創(chuàng)新升級(jí)，這一過程也伴隨著對(duì)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(chǔ)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(huì)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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)地節(jié)制性能前，就能主動(dòng)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(huì)：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(huì)今日在上海舉行。作為 Arm 一年一度的技術(shù)盛會(huì)，本屆大會(huì)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(huì)，會(huì)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(dòng) 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(dòng)中，Arm 深入探討了 AI 對(duì)計(jì)算的需求，并分享了其作為計(jì)算平臺(tái)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(tái)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(dòng)著各行各業(yè)的創(chuàng)新升級(jí)，這一過程也伴隨著對(duì)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(chǔ)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(huì)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(dòng)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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MathWorks和NXP合作推出用于電池管理系統(tǒng)的Model-Based Design Toolbox

全球領(lǐng)先的數(shù)學(xué)計(jì)算軟件開發(fā)商MathWorks近日宣布，和全球領(lǐng)先的汽車處理廠商 NXP? Semiconductors（恩智浦半導(dǎo)體）合作推出用于電池管理系統(tǒng)（BMS）的Model-Based Design Toolbox（MBDT）。該工具箱支持工程師在MATLAB?和Simulink?中進(jìn)行BMS應(yīng)用的建模、開發(fā)和驗(yàn)證，自動(dòng)從 MATLAB 為 NXP 電芯控制器生成 C 代碼，并支持 NXP 的軟件解決方案，BMS SDK 組件。BMS 對(duì)電動(dòng)汽車至關(guān)重要，因?yàn)樗纱_保為這些高級(jí)車輛提供動(dòng)力的電池
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使用移動(dòng)端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)弱光視頻增強(qiáng)

作者：Arm 戰(zhàn)略與生態(tài)部工程師 Ayaan Masood作為通訊工具，視頻會(huì)議幾乎隨處可見，尤其適用于遠(yuǎn)程辦公和社交互動(dòng)。但其使用體驗(yàn)并非總是簡單直接、即開即用，可能需要進(jìn)行調(diào)整，確保音頻視頻設(shè)置良好。其中，照明便是一個(gè)難以把握的因素。在會(huì)議中，光線充足的視頻畫面會(huì)顯得得體大方，而糟糕的照明條件則會(huì)顯得不夠?qū)I(yè)，還會(huì)分散其他與會(huì)者的注意力。有時(shí)，改變光照情況并不可行，特別是在光線昏暗的冬季或照明不足的地點(diǎn)。在本文中，我們將探討如何構(gòu)建一個(gè)演示移動(dòng)端應(yīng)用，以解決弱光條件下的視頻照明問題。我們將介紹支持該應(yīng)
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Arm Neoverse N2 平臺(tái)上利用 Arm Kleidi 技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)語音識(shí)別卓越性價(jià)比

作者：安謀科技 (Arm China) 高級(jí)軟件產(chǎn)品經(jīng)理楊喜樂；高級(jí)軟件工程師 Fred Jin自動(dòng)語音識(shí)別 (Automatic Speech Recognition) 技術(shù)已經(jīng)深入到現(xiàn)代生活的方方面面，廣泛應(yīng)用于從語音助手、轉(zhuǎn)錄服務(wù)，到呼叫中心分析和語音轉(zhuǎn)文本翻譯等方面，為各行各業(yè)提供了創(chuàng)新解決方案，顯著提升了用戶體驗(yàn)。隨著機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 和深度學(xué)習(xí)的最新進(jìn)展，自動(dòng)語音識(shí)別技術(shù)的精密性已經(jīng)達(dá)到一個(gè)新的高度。現(xiàn)在，自動(dòng)語音識(shí)別軟件可以非常準(zhǔn)確地理解各種口音、
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