許多嵌入式系統的開發者都對使用基于FPGA的SoC系統感興趣，但是基于傳統HDL硬件描述語言的FPGA開發工具和復雜流程往往會令他們望而卻步。為了解決這一問題，萊迪思的Propel工具套件提供了基于圖形化設計方法的設計環境，用于創建，分析，編譯和調試基于FPGA的嵌入式系統，從而完成系統軟硬件設計。萊迪思的Propel工具套件由兩部分組成：Propel Builder提供圖形化的SoC系統和硬件設計，通過拖放方式，選擇處理器和相關的外設與IP，通過圖形化的方式進行配置和連接，從而完成系統層面的硬件設計；
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軟件設計工具 FPGA 萊迪思
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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Arm
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。「王者」x86 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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x86 Arm
在人工智能（AI）技術日新月異的今天，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能技術和從云到邊緣的廣泛布局，正逐步構建著未來AI生態的基礎。其中，Arm Ethos U85 NPU（神經網絡處理器）的推出，更是為邊緣智能的發展注入了強勁動力，開啟了AI無處不在的新篇章。隨著物聯網（IoT）設備的普及和大數據的爆炸式增長，邊緣計算逐漸成為AI應用的重要場景。邊緣計算能夠在數據源附近進行數據處理和分析，極大地降低了數據傳輸的延遲和帶寬
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arm NPU 邊緣智能
萊迪思半導體，低功耗可編程器件的領先供應商，近日宣布推出兩款全新解決方案，進一步鞏固其在安全硬件和軟件領域的領先地位，幫助客戶應對系統安全領域日益嚴峻的挑戰。全新發布的萊迪思MachXO5D-NX?系列高級安全控制FPGA提供加密敏捷算法、集成閃存的硬件可信根功能以及故障安全（fail-safe）遠程現場更新功能，實現可靠和安全的產品生命周期管理。此外，萊迪思還推出了最新版本的Lattice Sentry?解決方案集合，其新功能為客戶提供可定制的、基于FPGA的平臺固件保護恢復（PFR）解決方案，且支持最
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萊迪思 安全控制 FPGA 加密敏捷性 硬件可信根
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新，并誕生了“新一代 AI 手機”和 AIPC。據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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Arm AI AIPC
Arm Helium 技術誕生的由來為何不直接采用 Neon？作者：Arm 架構與技術部 M 系列首席架構師兼研究員 Thomas Grocutt經過 Arm 研究團隊多年的不懈努力， Arm 于 2019 年推出了適用于 Armv8?M 架構的 Arm Cortex-M 矢量擴展技術 (MVE)——Arm Helium 技術。 起初，當我們面臨 Cortex?M 處理器的數字信號處理 (DSP) 性能亟待提升的需求時，我們首先想到的是采用現有的 Neon? 技術。然而，面對典型的 C
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Arm Neon
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