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Armv9 技術(shù)講堂 | SME 指令介紹

Arm 可伸縮矩陣擴(kuò)展 (SME) 作為 Armv9 架構(gòu)中的一項(xiàng)創(chuàng)新特性，旨在滿足當(dāng)前日益復(fù)雜和高能耗的人工智能 (AI) 和機(jī)器視覺 (ML) 應(yīng)用需求。除了加速現(xiàn)今的 AI，SME 也提供了在 Arm 架構(gòu)上處理不斷更新的生成式 AI 應(yīng)用的靈活性。在上一篇內(nèi)容中，Arm 技術(shù)專家為大家簡要介紹了 SME，本周我們將帶各位更為詳細(xì)地來了解 SME 的指令，助力你在應(yīng)用中高效使用 SME！操作 ZA 存儲的 SME 指令主要包括：計(jì)算兩個向量外積，并累加或累減，將結(jié)果
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基于 Arm Cortex-R82AE 簡化高性能區(qū)域控制器的軟件開發(fā)

作者：Arm 汽車事業(yè)部高級產(chǎn)品經(jīng)理 Prakash Mohapatra在之前的一篇推文中我曾談到過，汽車行業(yè)的近期發(fā)展趨勢正在推動對汽車架構(gòu)中區(qū)域控制器和域控制器的需求。而基于 Armv8-R 的 Arm Cortex-R52 和 Cortex-R52+ 核心正是滿足區(qū)域控制器和域控制器設(shè)計(jì)和性能需求的理想之選。Cortex-R52 和 Cortex-R52+ 已廣泛應(yīng)用于汽車設(shè)計(jì)領(lǐng)域，既包括獨(dú)立的微控制器 (MCU)，也有與 Cortex-A 核心結(jié)合的異構(gòu)
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Helium 技術(shù)講堂 | 循環(huán)緩沖區(qū)的使用

當(dāng)人工智能 (AI) 下沉到各式各樣的應(yīng)用當(dāng)中，作為市場上最大量的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備也將被賦予智能性。Arm ? Helium? 技術(shù)正是為基于 Arm Cortex ? -M 處理器的設(shè)備帶來關(guān)鍵機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)字信號處理的性能提升。在上周的 Helium 技術(shù)講堂中，我們與大家共同探討了復(fù)雜而又有趣的交錯加載/存儲指令。今天，我們將一起聊聊與內(nèi)存訪問相關(guān)的內(nèi)容。若您想要了解如何高效利用 Helium，千萬別錯過文末視
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X86架構(gòu)與Arm架構(gòu)區(qū)別

X86架構(gòu)和ARM架構(gòu)是主流的兩種CPU架構(gòu)，X86架構(gòu)的CPU是PC服務(wù)器行業(yè)的老大，ARM架構(gòu)的CPU則是移動端的老大。X86架構(gòu)和arm架構(gòu)實(shí)際上就是CISC與RISC之間的區(qū)別，很多用戶不理解它們兩個之間到底有哪些區(qū)別，實(shí)際就是它們的領(lǐng)域不太相同，然后追求也不相同。X86架構(gòu)和Arm架構(gòu)區(qū)別1、追求不同：X86主要追求性能，但會導(dǎo)致功耗大，不節(jié)能，而ARM則是追求節(jié)能，低功耗，但和X86相比性能較差。2、領(lǐng)域不同：ARM主要應(yīng)用于移動終端之中，類如手機(jī)，平板等，而X86則是主要應(yīng)用于Intel，A
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Arm 旗下熱門開源嵌入式操作系統(tǒng) Mbed OS 將于 2026 年 7 月結(jié)束官方維護(hù)

IT之家 7 月 17 日消息，Arm 本月發(fā)布公告，宣布旗下開源 Mbed 平臺和操作系統(tǒng)將于 2026 年 7 月終止生命周期，屆時 Mbed 網(wǎng)站將被存檔，并且將無法通過在線工具構(gòu)建項(xiàng)目。設(shè)備軟件 Mbed OS 是開源的，將繼續(xù)公開提供，但不再由 Arm 主動維護(hù)。Mbed TLS 項(xiàng)目不受該公告的影響，并將繼續(xù)作為 TrustedFirmware 社區(qū)項(xiàng)目的一部分獲得支持。Arm 官方表示，自 2009 年以來，Mbed 一直是一個非常受歡迎的項(xiàng)目，幫助專業(yè)開發(fā)者、教育用戶和
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Arm 推出精銳超級分辨率技術(shù)

作者：?Arm 開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)戰(zhàn)略總監(jiān) Peter Hodges近日，Arm 推出了?Arm 精銳超級分辨率技術(shù)?(Arm Accuracy Super Resolution, Arm ASR)，這是一款面向移動設(shè)備進(jìn)行優(yōu)化升級的出色開源超級分辨率?（下文簡稱“超分”）?解決方案。本文將為你介紹我們所采用的方法，并歡迎你一同加入我們的技術(shù)探索旅程。制作精良的游戲能夠帶領(lǐng)玩家踏上一段動人的旅程。游戲開發(fā)者套件里有許多工具可以為此增添助力，例如引人入勝的音樂、
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大咖觀點(diǎn) | AI 大模型邁向多模態(tài)，助力具身智能與機(jī)器人實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新

作者：Arm 物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部業(yè)務(wù)拓展副總裁馬健你聽過莫拉維克悖論 (Moravec's paradox) 嗎？它是指，對于人工智能 (AI) 系統(tǒng)而言，高級推理只需非常少的計(jì)算能力，而實(shí)現(xiàn)我們?nèi)祟惲?xí)以為常的感知運(yùn)動技能卻需要耗費(fèi)巨大的計(jì)算資源。實(shí)質(zhì)上，與人類本能可以完成的基本感官任務(wù)相比，復(fù)雜的邏輯任務(wù)對 AI 而言更加容易。這一悖論凸顯了現(xiàn)階段的 AI 與人類認(rèn)知能力之間的差異。人生來就是多模態(tài)的。我們每個人就像一個智能終端，我們通常需要去學(xué)校上課接受學(xué)識熏陶（訓(xùn)練），但訓(xùn)練與學(xué)習(xí)的目的和結(jié)果是
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Arm 攜手三星，共同開拓新一代通信技術(shù)

作者：Arm 基礎(chǔ)設(shè)施事業(yè)部無線 vRAN 解決方案市場營銷總監(jiān) Mo Jabbari如今，對于數(shù)據(jù)的需求持續(xù)快速增長，每年的增幅預(yù)計(jì)將超過 30% [1] 。隨著人工智能 (AI) 逐漸成為日常的實(shí)用技術(shù)，需處理的數(shù)據(jù)量將呈指數(shù)級增長。數(shù)據(jù)量的激增給網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商帶來了巨大壓力，它們不僅要維護(hù)現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)，還要為下一代網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。為此，它們對節(jié)能且可擴(kuò)展的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的迫切需求更勝以往。高效計(jì)算在新一代通信技術(shù)和 AI 中的作用我們正向 6G 等新一代通信技術(shù)發(fā)展，加之越來越多地將 A
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簡約之美：移動端渲染技術(shù)創(chuàng)新 NanoMesh

跨平臺游戲體驗(yàn)吸引了全球數(shù)以百萬計(jì)的玩家。然而，這對游戲開發(fā)者來說則是一大挑戰(zhàn)，他們需要花費(fèi)更多的時間和精力來調(diào)整內(nèi)容適配臺式機(jī)、游戲主機(jī)和移動設(shè)備。為了更好賦能開發(fā)者，Arm 攜手騰訊游戲，在 2024 年游戲開發(fā)者大會 (GDC) 上展示了一項(xiàng)不斷發(fā)展的全新渲染技術(shù) —— NanoMesh。移動游戲開發(fā)以往需使用平臺專用技術(shù)來進(jìn)行高多邊形網(wǎng)格建模，而 NanoMesh 可顯著簡化這一切。再加上其中內(nèi)置的自適應(yīng)剔除 (Adaptive Culling) 算法，該技術(shù)在移動設(shè)備上的性能發(fā)展?jié)摿薮蟆?02
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Windows on Arm 繼續(xù)存在高通拯救了Microsoft

PC芯片競爭升溫高通驍龍X的推出使x86處于劣勢，至少目前是這樣。
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加速基于 Arm Neoverse N2 的大語言模型推理

人工智能 (AI) 正在眾多行業(yè)掀起浪潮，尤其是在大語言模型 (LLM) 問世后，AI 發(fā)展呈現(xiàn)井噴之勢。LLM 模型不僅極大改變了我們與技術(shù)的交互方式，并且在自然語言理解和生成方面展現(xiàn)出了驚人的能力。雖然 GPU 在訓(xùn)練生成式 AI 模型方面發(fā)揮了重要作用，但在推理領(lǐng)域，除了 GPU 和加速器之外，還有其他可行的選擇。長期以來，CPU 一直被用于傳統(tǒng)的 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 用例，由于 CPU 能夠處理廣泛多樣的任務(wù)且部署起來更加靈活，因此當(dāng)企業(yè)和開發(fā)者尋求將 LLM 集成到產(chǎn)品和服務(wù)中時，CPU
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借助小語言模型，高效 Arm 計(jì)算賦能定制化 AI 未來

隨著我們逐步邁入人工智能 (AI) 的世界，小體量模型愈發(fā)具有大優(yōu)勢。在過去的一年多里，大語言模型 (LLM) 推動了生成式 AI 的早期創(chuàng)新浪潮，訓(xùn)練參數(shù)量朝萬億級規(guī)模邁進(jìn)，但越來越多的證據(jù)表明，無限制地擴(kuò)展 LLM 并不具備可持續(xù)性。至少來說，通過此方式來發(fā)展 AI 所需的基礎(chǔ)設(shè)施成本過于高昂，僅有少數(shù)企業(yè)可以承受。此類 LLM 需要消耗大量算力和電力，運(yùn)營成本不菲。這些項(xiàng)目將帶來沉重的財務(wù)和資源負(fù)擔(dān)，例如 GPT-4 的訓(xùn)練成本至少為一億美元。除此之外，這些 LLM 的開發(fā)和部署過程也相對復(fù)雜。劍橋
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Arm 驅(qū)動汽車行業(yè)芯粒開發(fā)與部署

汽車的算力需求呈現(xiàn)持續(xù)增長的態(tài)勢。為了追求更高的自動駕駛性能、先進(jìn)的車內(nèi)體驗(yàn)，以及向電氣化的轉(zhuǎn)變，軟件和人工智能 (AI) 正在加速發(fā)展，驅(qū)動一個由 AI 賦能的軟件定義汽車 (SDV) 時代。與此同時，先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS)、自動駕駛和車載信息娛樂 (IVI) 等關(guān)鍵的汽車用例，需要采用異構(gòu)計(jì)算方法來滿足復(fù)雜的計(jì)算要求。以 IVI 為例，它正逐步演變?yōu)槿娴臄?shù)字平臺，配備更多高分辨率顯示屏，并引入眾多新的應(yīng)用。同時，ADAS 也在不斷擴(kuò)增新的計(jì)算特性和安全功能，兩者均對 AI 性能提出了更高的要
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半導(dǎo)體，江湖變了

從早期的真空管到如今的集成電路，半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展如同一場沒有終點(diǎn)的賽跑。人們一直在思考：「半導(dǎo)體行業(yè)，會有永遠(yuǎn)的大贏家嗎？」歷史的車輪滾滾向前，半導(dǎo)體行業(yè)經(jīng)歷了無數(shù)次的變革與洗牌。曾經(jīng)稱霸一時的巨頭可能在瞬間黯然失色，新興的力量又如同雨后春筍般崛起。這個行業(yè)的競爭之激烈，變化之迅速，讓每一個參與者都如同在波濤洶涌的海洋中前行，稍有不慎便可能被浪潮淹沒。半導(dǎo)體行業(yè)永遠(yuǎn)有「英雄」，但不是所有「英雄」都能夠穩(wěn)坐王位?！竿跽摺箈86 迎來新挑戰(zhàn)CPU 的發(fā)展史簡單來說就是英特爾公司的發(fā)展歷史。x86 系列 CPU
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NPU成為邊緣智能新思路

在人工智能（AI）技術(shù)日新月異的今天，從云端到邊緣的計(jì)算需求不斷攀升，為各行各業(yè)帶來了前所未有的變革機(jī)遇。作為這一領(lǐng)域的領(lǐng)軍者，Arm 公司憑借其卓越的節(jié)能技術(shù)和從云到邊緣的廣泛布局，正逐步構(gòu)建著未來AI生態(tài)的基礎(chǔ)。其中，Arm Ethos U85 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）的推出，更是為邊緣智能的發(fā)展注入了強(qiáng)勁動力，開啟了AI無處不在的新篇章。隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備的普及和大數(shù)據(jù)的爆炸式增長，邊緣計(jì)算逐漸成為AI應(yīng)用的重要場景。邊緣計(jì)算能夠在數(shù)據(jù)源附近進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，極大地降低了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t和帶寬
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