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Arm驅(qū)動(dòng)汽車未來(lái)，全面考量功能安全關(guān)鍵性

隨著消費(fèi)者對(duì)更安全、更智能且高度網(wǎng)聯(lián)的汽車需求日益增長(zhǎng)，汽車行業(yè)正經(jīng)歷快速變化。同時(shí)，由于自動(dòng)駕駛、電動(dòng)汽車以及先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS) 的興起，汽車系統(tǒng)的整體復(fù)雜性顯著增加。行業(yè)必須應(yīng)對(duì)這些新的安全挑戰(zhàn)，在提供優(yōu)質(zhì)駕駛體驗(yàn)的同時(shí)確保最終用戶的安全。什么是功能安全?功能安全對(duì)于確保系統(tǒng)在響應(yīng)輸入時(shí)能夠正確運(yùn)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(guò)采用嚴(yán)格的流程和標(biāo)準(zhǔn)，在降低殘余風(fēng)險(xiǎn)方面發(fā)揮了重要作用。這一機(jī)制確保了系統(tǒng)在各種條件下能夠安全運(yùn)行，包括防止因車輛中電子電氣 (E/E) 系統(tǒng)故障而導(dǎo)
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高通和Arm對(duì)簿公堂：芯片許可糾紛升級(jí)

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(shí)產(chǎn)權(quán)的許可協(xié)議展開(kāi)對(duì)峙。此次審判預(yù)計(jì)將持續(xù)一周左右，法官將聽(tīng)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(duì)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(chǎng)收購(gòu)案，高通于2021年收購(gòu)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(duì)Nuvia的收購(gòu)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(duì)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(píng)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(zhǎng)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(cè)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(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(wú)法成為適合各類工作負(fù)載的萬(wàn)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(jiàn)的速度持續(xù)增長(zhǎng)。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(kāi)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(lái)解決聯(lián)合國(guó) 17 項(xiàng)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)中的實(shí)際挑戰(zhàn)。由來(lái)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(zhǎng)，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(zhǎng)，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(lè) (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(kāi)始將大語(yǔ)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(kù)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(kāi)發(fā) AI 應(yīng)用的庫(kù)。通過(guò)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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銳龍 7 9800X3D 處理器供不應(yīng)求，AMD 承諾增產(chǎn)改善供貨

12 月 7 日消息，AMD 9800X3D 處理器供不應(yīng)求，AMD 承諾增加供應(yīng)。由于市場(chǎng)需求超出預(yù)期，AMD 9800X3D 處理器目前面臨嚴(yán)重的缺貨問(wèn)題。AMD 官方已確認(rèn)正在努力增加產(chǎn)量，預(yù)計(jì)下個(gè)季度供貨情況將有所改善。IT之家援引海外消息，AMD 的銳龍 7 9800X3D 處理器供不應(yīng)求，包括亞馬遜、新蛋和百思買在內(nèi)的主流零售平臺(tái)均已斷貨，只有部分小型零售商或?qū)嶓w店可能還有少量庫(kù)存。新蛋德國(guó)零售商 Mindfactory 仍然有 9800X3D 處理器庫(kù)存，并接受預(yù)訂，但預(yù)計(jì)發(fā)貨時(shí)間已推遲至
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(2024.12.9)半導(dǎo)體一周要聞－莫大康

1. 通往萬(wàn)億晶體管GPU之路1997年，IBM的“深藍(lán)”超級(jí)計(jì)算機(jī)打敗了國(guó)際象棋世界冠軍加里?卡斯帕羅夫。這是超級(jí)計(jì)算機(jī)技術(shù)的一次突破性展示，也首次讓人們看到了高性能計(jì)算有一天可能超越人類智能。在接下來(lái)的十年里，我們開(kāi)始將人工智能用于許多實(shí)際任務(wù)，如面部識(shí)別、語(yǔ)言翻譯以及電影和商品推薦。又過(guò)了15年，人工智能已經(jīng)發(fā)展到可以“結(jié)合知識(shí)”的地步。ChatGPT和Stable Diffusion等生成式人工智能可以寫詩(shī)、創(chuàng)作藝術(shù)作品、診斷疾病、編寫總結(jié)報(bào)告和計(jì)算機(jī)代碼，甚至可以設(shè)計(jì)出與人類設(shè)計(jì)相媲美的集成電路
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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(wú)法成為適合各類工作負(fù)載的萬(wàn)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(lái)

我們正在迎來(lái)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(cè)，到?2026?年底，中國(guó)的道路上預(yù)計(jì)將有超過(guò)?100?萬(wàn)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(jiàn)，隨著對(duì)高性能計(jì)算和更多軟件需求的增長(zhǎng)，汽車中所需的算力也在迅速增加。鑒于未來(lái)?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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AMD為Microsoft Azure打造具有 HBM3 內(nèi)存的定制 EPYC CPU

Microsoft 宣布推出其最新的高性能計(jì)算（HPC） Azure 虛擬機(jī)，該虛擬機(jī)由定制的 AMD CPU 提供支持，該 CPU 可能曾經(jīng)被稱為 MI300C。具有 88 個(gè) Zen 4 內(nèi)核和 450GB HBM3 的 CPU 可以重新用于 MI300C，四個(gè)芯片達(dá)到 7 TB/s,這款采用 HBM3 的 AMD 芯片是 Azure 獨(dú)有的。HBv 系列 Azure VM 專注于提供大量?jī)?nèi)存帶寬，這是 HPC 的重要規(guī)范;Microsoft 稱其為“最大的 HPC 瓶頸”。以前，Microsoft
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Nvidia 推出了一個(gè)新的 CPU 和 GPU AI 處理器——GB200 Grace Blackwell NVL4

Nvidia 的 GB200 NVL4 解決方案通過(guò)在單個(gè)主板上實(shí)現(xiàn)四個(gè) B200 GPU 和兩個(gè) Grace CPU，將事情提升到一個(gè)新的水平。Nvidia 發(fā)布了兩款產(chǎn)品：GB200 NVL4，這是一款具有兩個(gè) Grace CPU 的怪物四通道 B200 GPU 模塊（超級(jí)芯片有四個(gè) B200 GPU和兩個(gè) Grace CPU）以及針對(duì)風(fēng)冷數(shù)據(jù)中心的 H200 NVL PCIe GPU。GB200 Grace Blackwell NVL4 超級(jí)芯片是標(biāo)準(zhǔn)（非 NVL4）雙 GPU 變體的更有效的變體，
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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(lái)

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(guò)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(guó)際能源署 (IEA) 的預(yù)測(cè)，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(lái)四年內(nèi)
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