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arm-linux驅(qū)動mtd驅(qū)動分 文章 進入arm-linux驅(qū)動mtd驅(qū)動分技術(shù)社區(qū)

Arm驅(qū)動汽車未來，全面考量功能安全關(guān)鍵性

  • 隨著消費者對更安全、更智能且高度網(wǎng)聯(lián)的汽車需求日益增長，汽車行業(yè)正經(jīng)歷快速變化。同時，由于自動駕駛、電動汽車以及先進駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS) 的興起，汽車系統(tǒng)的整體復雜性顯著增加。行業(yè)必須應對這些新的安全挑戰(zhàn)，在提供優(yōu)質(zhì)駕駛體驗的同時確保最終用戶的安全。什么是功能安全?功能安全對于確保系統(tǒng)在響應輸入時能夠正確運行至關(guān)重要，尤其在汽車和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。它通過采用嚴格的流程和標準，在降低殘余風險方面發(fā)揮了重要作用。這一機制確保了系統(tǒng)在各種條件下能夠安全運行，包括防止因車輛中電子電氣 (E/E) 系統(tǒng)故障而導
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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涉及Arm知識產(chǎn)權(quán)的許可協(xié)議展開對峙。此次審判預計將持續(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認為，Nuvia的這些設計在未經(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，加速云計算創(chuàng)新

  • 隨著人工智能?(AI)?技術(shù)的迅猛發(fā)展，云計算領(lǐng)域正在經(jīng)歷顯著變革。愈發(fā)復雜的?AI?應用對計算解決方案的性能、效率和成本效益提出了更高要求。在云端部署工作負載的客戶正在重新評估其所需的基礎(chǔ)設施，以滿足現(xiàn)代工作負載需求，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)展目標的新能效基準。Arm?與亞馬遜云科技?(AWS)?長期合作，為實現(xiàn)性能更強勁、更高效和可持續(xù)的云計算提供專用芯片和計算技術(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，支持宇航項目的設計和驗證

  • 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，可實現(xiàn)要求苛刻的宇航應用的早期項目設計以及硬件和軟件的驗證。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可用于許多重型計算的宇航應用，從地球觀測衛(wèi)星到預警系統(tǒng)和電信，包括5G NTN（非地面網(wǎng)絡）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，也適合處理計算密集型數(shù)據(jù)和圖像處理任務。它集
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一文詳解 Arm 為何能成為適用于各類 AI 工作負載的計算平臺

  • 對于人工智能 (AI) 而言，任何單一硬件或計算組件都無法成為適合各類工作負載的萬能解決方案。AI 貫穿從云端到邊緣側(cè)的整個現(xiàn)代計算領(lǐng)域，為了滿足不同的 AI 用例和需求，一個可以靈活使用 CPU、GPU 和 NPU 等不同計算引擎的異構(gòu)計算平臺必不可少。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)大有裨益的三個主要原因是，首先， Arm CPU 可以處理
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攜手保護野生熊群，合力踐行 AI 向善

  • 作者：Arm 高級首席工程師 Ed Miller人工智能 (AI) 應用正以前所未見的速度持續(xù)增長。有觀察家認為 AI 可以解決部分當前人類所面臨的嚴峻挑戰(zhàn)。然而，現(xiàn)在卻很少有開發(fā)者知道如何將 AI 應用在可持續(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，Arm 與 FruitPunch AI 共同贊助了“AI for Bears 挑戰(zhàn)”。FruitPunch AI 教導大家如何應用 AI 來解決聯(lián)合國 17 項可持續(xù)發(fā)展目標中的實際挑戰(zhàn)。由來自全球各地的學員與專家組成 15 到 50 名工程師的團隊，
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探索 Arm 分核、鎖步與混合模式：汽車安全用例解析

  • 憑借包括切換實時交通信息、執(zhí)行自適應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，同時應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)，同時還得保持多個等級的安全性。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 作為熱門的深度學習框架尤為突出，許多企業(yè)均會選擇其作為開發(fā) AI 應用的庫。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)的處理器上運行 LLM 的性能
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打造 “CPU+” 異構(gòu)計算平臺，Arm靈活應對各類AI工作負載

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

AI驅(qū)動，Arm加速實現(xiàn)軟件定義汽車的未來

  • 我們正在迎來一個全新的汽車時代，即軟件定義汽車?(SDV)?的時代。根據(jù)分析機構(gòu)?Counterpoint Research?的預測，到?2026?年底，中國的道路上預計將有超過?100?萬輛搭載?L3?級別?ADAS（高級駕駛輔助系統(tǒng)）的汽車?？梢灶A見，隨著對高性能計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十億行代碼
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Arm 以高效計算平臺為核心，內(nèi)外協(xié)力共筑可持續(xù)未來

  • 人工智能 (AI)、云計算和邊緣計算等技術(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，服務器、存儲設備和網(wǎng)絡設備等在執(zhí)行 AI 訓練和推理任務時需要消耗大量電力。又如智能終端領(lǐng)域，隨著 AI 手機、AI PC 等設備中大模型的部署和應用，這些設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) 的預測，隨著全球?qū)ヂ?lián)網(wǎng)服務和 AI 需求的不斷增加，支撐這些服務運行的全球數(shù)據(jù)中心的耗電量正逐年上升，預計將在未來四年內(nèi)
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松下汽車電子系統(tǒng)與 Arm 攜手推進軟件定義汽車標準化

  • 松下汽車電子系統(tǒng)株式會社 (PAS) 與 Arm 近日宣布達成戰(zhàn)略合作，共同推進軟件定義汽車 (SDV) 架構(gòu)的標準化。雙方基于共同的愿景，致力于共創(chuàng)能夠滿足當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)的標準化合作。在這新的合作項目中，PAS 和 Arm 將采用并擴展 VirtIO 設備虛擬化框架，實現(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)進程。隨著汽車行業(yè)逐漸將多個電子控制單元 (ECU) 整合到一個強大的 ECU，如駕駛
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如何運用 ADPF 技術(shù)在手機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)者提供更多的設備信息，使其能夠在應用的整個生命周期內(nèi)把控性能穩(wěn)定性與資源使用。移動設備的熱信息至關(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備的發(fā)熱情況。有了實時的熱信息細節(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)中展開進一步的交流與合作。本次活動中，Arm 深入探討了 AI 對計算的需求，并分享了其作為計算平臺公司如何通過全面的計算子系統(tǒng)、
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Arm：以高效計算平臺為核心，內(nèi)外協(xié)力共筑可持續(xù)未來

  • 人工智能?(AI)、云計算和邊緣計算等技術(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，服務器、存儲設備和網(wǎng)絡設備等在執(zhí)行?AI?訓練和推理任務時需要消耗大量電力。又如智能終端領(lǐng)域，隨著?AI?手機、AI PC?等設備中大模型的部署和應用，這些設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)?的預測，隨著全球?qū)ヂ?lián)網(wǎng)服務和?
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