Linux操作系統的核心（kernel）是不斷迭代精進的，包含正式改版或若干程度的修補（patch，對岸稱為補?。┑?，而在正式迭代前會先有人提交，提交后需要再評估確認，有些會舍棄，有些會納入后續正式的迭代。最近64位Arm架構的Linux核心程序，有一家自由軟件顧問公司Igalia嘗試在樹莓派上模擬NUMA（Non-Uniform Memory Access，翻譯成非統一內存存取，但使用不普遍），如此可以讓第五代樹莓派（RPi 5）增速6%～18%，這作法已經在Linux核心清單的相關討論中，由賬號Tvr
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Linux 核心修補程序 第五代樹莓派
X86架構和ARM架構是主流的兩種CPU架構，X86架構的CPU是PC服務器行業的老大，ARM架構的CPU則是移動端的老大。X86架構和arm架構實際上就是CISC與RISC之間的區別，很多用戶不理解它們兩個之間到底有哪些區別，實際就是它們的領域不太相同，然后追求也不相同。X86架構和Arm架構區別1、追求不同：X86主要追求性能，但會導致功耗大，不節能，而ARM則是追求節能，低功耗，但和X86相比性能較差。2、領域不同：ARM主要應用于移動終端之中，類如手機，平板等，而X86則是主要應用于Intel，A
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Arm x86 CISC RISC
7 月 18 日消息，英偉達公司昨日（7 月 17 日）發布新聞稿，宣布全面轉向開源 GPU 內核模塊，后續版本將提供更強大、功能更全面的 GeForce 和 Workstation Linux 支持，并計劃最終完全取代閉源驅動程序。英偉達于 2022 年 5 月發布公告，宣布自 R515 驅動程序開始，在 GPL / MIT 雙許可證模式下發布開源 GPU 內核模塊。開發人員可以追蹤代碼路徑，了解內核事件調度如何與他們的工作負載交互，以更快地進行根本原因調試。此外，企業軟件開發人員現在可以將驅動程序無縫
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閉源驅動 英偉達 開源 GPU 內核模塊 Linux
微軟Windows系統周五（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，造成當機的原因是網絡安全公司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很早就都換成Astra Linux操作系統。 全球多家企業遭受了此次當機的影響，美國的聯合航空（United Airline）、達美航空（Delta）和美國航空（AA）因當機問題而全球停飛，當地電視報導稱，阿拉斯加、亞利桑那州、俄亥俄州等美
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微軟 俄羅斯 基礎設施 Astra Linux
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開發其浩智超算XPC智能域控制器（XPC-S32G）。在智能汽車里，集成網關域控制器可作為“中樞神經系統”，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將發揮關鍵性的支持作用，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服務能力，特別是性能優化、本地化、安全以及長期支持方面的專業知識。我們期待與風河展開持續性合作
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哪吒 風河 Wind River Linux 智能域控制器 XPC-S32G 軟件定義汽車
IT之家 7 月 17 日消息，Arm 本月發布公告，宣布旗下開源 Mbed 平臺和操作系統將于 2026 年 7 月終止生命周期，屆時 Mbed 網站將被存檔，并且將無法通過在線工具構建項目。設備軟件 Mbed OS 是開源的，將繼續公開提供，但不再由 Arm 主動維護。Mbed TLS 項目不受該公告的影響，并將繼續作為 TrustedFirmware 社區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，幫助專業開發者、教育用戶和
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Arm Mbed OS 操作系統
作者：?Arm 開發者生態系統戰略總監 Peter Hodges近日，Arm 推出了?Arm 精銳超級分辨率技術?(Arm Accuracy Super Resolution, Arm ASR)，這是一款面向移動設備進行優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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Arm 超級分辨率
作者：Arm 物聯網事業部業務拓展副總裁 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) 系統而言，高級推理只需非常少的計算能力，而實現我們人類習以為常的感知運動技能卻需要耗費巨大的計算資源。實質上，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。這一悖論凸顯了現階段的 AI 與人類認知能力之間的差異。人生來就是多模態的。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果是
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Arm AI 機器人
作者：Arm 基礎設施事業部無線 vRAN 解決方案市場營銷總監 Mo Jabbari如今，對于數據的需求持續快速增長，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，需處理的數據量將呈指數級增長。數據量的激增給網絡運營商帶來了巨大壓力，它們不僅要維護現有網絡，還要為下一代網絡進行技術創新。為此，它們對節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和 AI 中的作用我們正向 6G 等新一代通信技術發展，加之越來越多地將 A
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Arm 通信技術
跨平臺游戲體驗吸引了全球數以百萬計的玩家。然而，這對游戲開發者來說則是一大挑戰，他們需要花費更多的時間和精力來調整內容適配臺式機、游戲主機和移動設備。為了更好賦能開發者，Arm 攜手騰訊游戲，在 2024 年游戲開發者大會 (GDC) 上展示了一項不斷發展的全新渲染技術 —— NanoMesh。移動游戲開發以往需使用平臺專用技術來進行高多邊形網格建模，而 NanoMesh 可顯著簡化這一切。再加上其中內置的自適應剔除 (Adaptive Culling) 算法，該技術在移動設備上的性能發展潛力巨大。202
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Arm NanoMesh
人工智能 (AI) 正在眾多行業掀起浪潮，尤其是在大語言模型 (LLM) 問世后，AI 發展呈現井噴之勢。LLM 模型不僅極大改變了我們與技術的交互方式，并且在自然語言理解和生成方面展現出了驚人的能力。雖然 GPU 在訓練生成式 AI 模型方面發揮了重要作用，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，因此當企業和開發者尋求將 LLM 集成到產品和服務中時，CPU
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Arm Neoverse 大語言模型
隨著我們逐步邁入人工智能 (AI) 的世界，小體量模型愈發具有大優勢。在過去的一年多里，大語言模型 (LLM) 推動了生成式 AI 的早期創新浪潮，訓練參數量朝萬億級規模邁進，但越來越多的證據表明，無限制地擴展 LLM 并不具備可持續性。至少來說，通過此方式來發展 AI 所需的基礎設施成本過于高昂，僅有少數企業可以承受。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 的開發和部署過程也相對復雜。劍橋
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汽車的算力需求呈現持續增長的態勢。為了追求更高的自動駕駛性能、先進的車內體驗，以及向電氣化的轉變，軟件和人工智能 (AI) 正在加速發展，驅動一個由 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 (ADAS)、自動駕駛和車載信息娛樂 (IVI) 等關鍵的汽車用例，需要采用異構計算方法來滿足復雜的計算要求。以 IVI 為例，它正逐步演變為全面的數字平臺，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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Arm
從早期的真空管到如今的集成電路，半導體行業的發展如同一場沒有終點的賽跑。人們一直在思考：「半導體行業，會有永遠的大贏家嗎？」歷史的車輪滾滾向前，半導體行業經歷了無數次的變革與洗牌。曾經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。半導體行業永遠有「英雄」，但不是所有「英雄」都能夠穩坐王位?！竿跽摺箈86 迎來新挑戰CPU 的發展史簡單來說就是英特爾公司的發展歷史。x86 系列 CPU
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