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微軟大當機俄羅斯基礎設施全靠Astra Linux

  • 微軟Windows系統(tǒng)周五（19日）大當機影響了全球的銀行、機場、媒體巨頭及許多其他企業(yè)，造成當機的原因是網(wǎng)絡安全公司CrowdStrike的一次問題更新所造成，導致設備無法正常啟動。俄羅斯的基礎設施同中國大陸一樣，在這次全球性當機中沒受到什么影響，原因在于俄國政府機關(guān)很早就都換成Astra Linux操作系統(tǒng)。 全球多家企業(yè)遭受了此次當機的影響，美國的聯(lián)合航空（United Airline）、達美航空（Delta）和美國航空（AA）因當機問題而全球停飛，當?shù)仉娨晥髮ХQ，阿拉斯加、亞利桑那州、俄亥俄州等美
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哪吒選用風河Wind River Linux開發(fā)智能域控制器XPC-S32G推進軟件定義汽車

  • 智能邊緣軟件全球領先提供商風河公司近日公布，哪吒汽車選用Wind River Linux開發(fā)其浩智超算XPC智能域控制器（XPC-S32G）。在智能汽車里，集成網(wǎng)關(guān)域控制器可作為“中樞神經(jīng)系統(tǒng)”，支持迭代升級并增強安全性和控制功能。哪吒汽車CTO戴大力先生表示：“在哪吒汽車日益智能化并邁向軟件定義的未來之旅上，浩智超算XPC-S32G將發(fā)揮關(guān)鍵性的支持作用，并為客戶帶來全新的智能體驗。風河公司提供了最高水平的專業(yè)服務能力，特別是性能優(yōu)化、本地化、安全以及長期支持方面的專業(yè)知識。我們期待與風河展開持續(xù)性合作
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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

  • 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)建項目。設備軟件 Mbed OS 是開源的，將繼續(xù)公開提供，但不再由 Arm 主動維護。Mbed TLS 項目不受該公告的影響，并將繼續(xù)作為 TrustedFirmware 社區(qū)項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備進行優(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 | AI 大模型邁向多模態(tài)，助力具身智能與機器人實現(xiàn)創(chuàng)新

  • 作者：Arm 物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部業(yè)務拓展副總裁 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算能力，而實現(xiàn)我們?nèi)祟惲曇詾槌５母兄\動技能卻需要耗費巨大的計算資源。實質(zhì)上，與人類本能可以完成的基本感官任務相比，復雜的邏輯任務對 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，我們通常需要去學校上課接受學識熏陶（訓練），但訓練與學習的目的和結(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 基礎設施事業(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，每年的增幅預計將超過 30% [1] 。隨著人工智能 (AI) 逐漸成為日常的實用技術(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)絡運營商帶來了巨大壓力，它們不僅要維護現(xiàn)有網(wǎng)絡，還要為下一代網(wǎng)絡進行技術(shù)創(chuàng)新。為此，它們對節(jié)能且可擴展的計算基礎設施的迫切需求更勝以往。高效計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

  • 跨平臺游戲體驗吸引了全球數(shù)以百萬計的玩家。然而，這對游戲開發(fā)者來說則是一大挑戰(zhàn)，他們需要花費更多的時間和精力來調(diào)整內(nèi)容適配臺式機、游戲主機和移動設備。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)置的自適應剔除 (Adaptive Culling) 算法，該技術(shù)在移動設備上的性能發(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

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 在訓練生成式 AI 模型方面發(fā)揮了重要作用，但在推理領域，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 和機器學習 (ML) 用例，由于 CPU 能夠處理廣泛多樣的任務且部署起來更加靈活，因此當企業(yè)和開發(fā)者尋求將 LLM 集成到產(chǎn)品和服務中時，CPU
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借助小語言模型，高效 Arm 計算賦能定制化 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，訓練參數(shù)量朝萬億級規(guī)模邁進，但越來越多的證據(jù)表明，無限制地擴展 LLM 并不具備可持續(xù)性。至少來說，通過此方式來發(fā)展 AI 所需的基礎設施成本過于高昂，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，運營成本不菲。這些項目將帶來沉重的財務和資源負擔，例如 GPT-4 的訓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、先進的車內(nèi)體驗，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)計算方法來滿足復雜的計算要求。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，并引入眾多新的應用。同時，ADAS 也在不斷擴增新的計算特性和安全功能，兩者均對 AI 性能提出了更高的要
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半導體，江湖變了

  • 從早期的真空管到如今的集成電路，半導體行業(yè)的發(fā)展如同一場沒有終點的賽跑。人們一直在思考：「半導體行業(yè)，會有永遠的大贏家嗎？」歷史的車輪滾滾向前，半導體行業(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。半導體行業(yè)永遠有「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，從云端到邊緣的計算需求不斷攀升，為各行各業(yè)帶來了前所未有的變革機遇。作為這一領域的領軍者，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。其中，Arm Ethos U85 NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡處理器）的推出，更是為邊緣智能的發(fā)展注入了強勁動力，開啟了AI無處不在的新篇章。隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設備的普及和大數(shù)據(jù)的爆炸式增長，邊緣計算逐漸成為AI應用的重要場景。邊緣計算能夠在數(shù)據(jù)源附近進行數(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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Arm技術(shù)日：為AI終端準備了哪些新基石？

  • 過去一年，移動終端設備的長足進步令人贊嘆，例如人工智能?(AI) 從手機到筆記本電腦的巨大創(chuàng)新，并誕生了“新一代 AI 手機”和 AIPC。據(jù)IDC預測，2024年全球新一代AI手機的出貨量將達到1.7億部，占智能手機市場總量的近15%。在中國市場，新一代 AI 手機在2027年將達到 1.5 億臺，占有超過一半的份額。在AIPC方面，今年是AIPC的發(fā)展元年，2028年中國下一代 AIPC 年出貨量將是2024年的60倍。一切皆有可能，且盡在掌控之中，其基石就是新一代的高級計算。為此，Arm不
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Linux系統(tǒng)中的調(diào)度器策略

  • 一、引言Linux操作系統(tǒng)作為一個開源的操作系統(tǒng)，廣泛應用于服務器、嵌入式設備以及個人計算機等領域。在日常的使用中，操作系統(tǒng)的性能往往會受到用戶和應用程序的調(diào)度策略的影響。調(diào)度策略決定了不同進程在CPU上的執(zhí)行順序，直接影響系統(tǒng)的響應速度、資源利用率和系統(tǒng)整體性能。本文將重點介紹Linux系統(tǒng)中常見的調(diào)度器策略，分析各種策略的特點和適用場景，從而更好地了解Linux系統(tǒng)的調(diào)度機制。二、Linux調(diào)度器概述Linux內(nèi)核中包含多個不同的調(diào)度器，用于管理進程和線程的執(zhí)行順序。調(diào)度器的主要任務是根據(jù)一定的策略和
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