ARM
-
《财富》2026 年亚洲最具影响力的商界女性榜单揭晓：科技与金融业领跑，商界格局呈现新变化
DBS Group 首席执行官 Tan Su Shan 蝉联榜首 科技行业共有 16 位女性入选 2026 年榜单，成为上榜人数最多的行业 榜单涵盖 14 个市场的 100 位女性，其中 24 位首次上榜 新加坡2026年10月7日 /美通社/ -- 亚太地区...
-
加速计算份额反超x86！Arm智能体AI时代云业务布局：全新Neoverse CSS N4发布，AGI CPU生态迅猛推进
智能体AI让CPU重新回到数据中心的核心位置，这一点产业已经形成共识。更值得关注的是：恰恰在这个转折点上，Arm在加速计算市场历史性地超越了x86。原因其实也不神秘。x86的架构是为通用计算打磨的，而AI智能体要的是编排、工具调用、沙箱隔离和并发调度；Arm这些年押注的能效、定制化和机架密度，恰好对准了这些需求。当AI的重心从训练移向智能体编排，这些长期积累从备选项变成了决定项。
-
Arm 第二代移动计算平台 CSS for Mobile 2发布：AI 原生，CPU 管智能体、GPU 管神经图形
智能体需要持续感知、记忆、推理和行动，图形渲染需要在不增加功耗的前提下逼近桌面级画质，两个变化同时指向同一个问题：移动 AI 的计算平台应该具备什么，谁能提供一套被市场广泛采纳的标准答案，谁就掌握下一代移动体验的定义权。9 月 8 日，Arm 在上海举行的 Arm Everywhere China上给出了自己的答案，第二代移动计算子系统 CSS for Mobile 2，一个 AI 原生的计算平台。
-
Arm 汇聚生态伙伴，加速物理 AI 从技术创新走向产业落地
·Arm 全面设计生态项目扩展至物理 AI 领域，汇聚覆盖整个技术栈的专业能力，降低集成复杂性并加速自主智能系统创新。 ·机器人能力分级框架是生态系统首批倡议之一，致力于构建机器人领域的通用语言，为定义和推动机器人系统的发展奠定基础。 ·面向物理 AI 的 Arm 全面设计生态项目已汇聚超过 80 家行业伙伴, 共同推动技术创新与产业发展。
-
Arm CSS for Mobile 2 发布，加速智能体 AI 创新并优化移动图形体验
·Arm CSS for Mobile 2 是全新的 AI 原生计算平台，专为智能体 AI 和新一代电影级移动图形体验的系统级需求而打造。 ·全新 Arm Mali G2-Ultra NX 是业界最先进的移动 GPU，首次引入专用神经网络加速器，解锁此前移动设备难以实现的新一代图形体验。 ·全新 Arm C2 CPU 集群结合了Arm C2-Ultra（Arm 迄今最强大的移动 CPU）、C2-Pro CPU 以及双 SME2 单元配置，为响应迅速的端侧 AI 提供强劲支持。
-
面向智能体时代，Arm 全面布局云、边缘与物理 AI
从平台创新到生态协同，最新进展正推动 AI 计算持续演进，从云延伸至边缘，并迈向物理世界。
-
Arm 加码 AI 基础设施，以Neoverse CSS N4 与 AGI CPU 扩展布局
·Arm NeoverseCSSN4 是 Arm 迄今为止可配置性最高的 CSS，可帮助合作伙伴以最快速度完成从 CSS 到芯片产品的落地。 ·Arm AGI CPU 在AI生态系统中的发展势头持续增强，云服务提供商、OEM厂商及软件合作伙伴正在基于 Arm 技术构建并部署 AI 基础设施。 ·Arm 为下一代智能体 AI提供统一的计算底座。
-
IBM 发布面向 IBM Z 和 LinuxONE 的下一代双架构处理器
革命性设计将 Arm 原生应用引入 IBM 旗舰级主机和服务器，为企业计算提供更丰富的软件选择 北京2026年8月26日 /美通社/ -- 近日，在年度 Hot Chips 大会期间，IBM（NYSE：IBM）宣布推出业界首款双架构...
-
ARM Backtrace的核心实现逻辑
在ARM架构的嵌入式与服务器开发场景中，程序异常崩溃、随机跑飞是长期困扰开发者的核心痛点。传统调试模式下，开发者只能依赖仿真器单步复现、手动排查寄存器值，一旦程序部署到无调试器的生产环境，这类问题几乎无从定位。而Backtrace栈回溯技术，能在程序异常发生的瞬间，自动还原出完整的函数调用链路，把原本零散的寄存器、内存信息整合成清晰的调用栈，让开发者直接看到程序崩溃前的执行路径，是ARM平台下排查疑难故障的核心利器。
-
嵌入式Linux下PLC软逻辑运行：在ARM平台上实现软PLC的控制功能
传统PLC硬件专机价格高、扩展性受限，而ARM+Linux平台成本低、生态丰富。将PLC的梯形图/ST逻辑解释为软件运行时，在ARM Linux上执行，既能保留PLC的可靠性思维，又能利用Linux的网络、存储和图形能力。本文以OpenPLC Runtime在树莓派4B上的部署为例，展示从安装到运行一个简单启保停逻辑的全过程。
-
嵌入式Java开发入门：在ARM平台上运行轻量Java虚拟机的实践
提起嵌入式开发，Java似乎是个陌生的名字——内存占用高、启动慢、依赖虚拟机，这些标签让它在资源受限的ARM平台上长期被冷落。然而，随着物联网设备对跨平台、安全性、快速迭代的需求日益增长，轻量级Java虚拟机正在改变这一局面。本文以JamVM为例，演示如何将一个Java程序跑在ARM Linux开发板上，并评估其可行性。
-
Arm 谈物理 AI 机器人：泛化能力才是规模化落地的关键
机器人产业的真正分水岭，可能既不在算力大小，也不在模型参数的多寡。在各类人形机器人、自主移动机器人与智能工业系统密集亮相的当下，一个更本质的问题正在被反复追问：一台已经掌握多项技能的机器人，为什么换一个场景、换一个任务，依然难以直接投入使用？
-
Zynq PS-PL协同设计入门：从硬件到软件的打通
Xilinx Zynq-7000（及Zynq UltraScale+ MPSoC）最大的魅力在于PS（Processing System，双核ARM Cortex‑A9）与PL（Programmable Logic，FPGA）的紧密耦合。新手常卡在“Vivado 里加完IP，Linux/裸机程序怎么访问？”——本文按真实工程顺序，演示从 PL 逻辑封装 → PS 硬件配置 → 应用软件读写寄存器的完整打通流程。
-
ARM Cortex-M4 FPU配置与浮点运算性能调优
在STM32F4（Cortex‑M4F）、LPC43xx等MCU中，硬件FPU（Floating Point Unit，FPv4‑SP）可将单精度浮点运算提速5～20倍，但若启动代码、编译器选项或库调用不当，程序仍会悄悄退化为软件浮点仿真（Soft-float），导致性能骤降。本文结合STM32实例，详解FPU使能配置与性能调优要点。
-
ARM断点机制：深入详解从原理到实践
在嵌入式开发调试过程中，断点是开发者定位问题最常用的手段，我们只需要在代码中设置一个断点，运行到对应位置程序就会暂停，方便我们查看寄存器、内存变量的数值，一步步追踪Bug产生的过程。但很多ARM开发者对断点的认知还停留在“IDE点击设置”的应用层面，不清楚断点在ARM架构下具体是如何实现的，遇到断点冲突、硬件断点数量限制等问题时往往无从下手。
-
当MegaLights走进手机：Arm用AI重塑移动端图形计算
当手机的散热与电池限制成为无法逾越的常数，利用AI进行画质补偿与帧率提升就成为了必然的选择。
-
Supermicro携手Arm为企业级代理式AI打造全新高能效机柜级基础设施
Arm AGI CPU 专为代理式 AI 工作负载协调而生，旨在实现性能最大化。 Supermicro机柜级 Arm AGI CPU 设计，能在任何功率下提升代理式 AI 的计算性能密度。 Supermicr...
-
中断处理优化：ARM Cortex-M4/M7中的尾链（Tail Chaining）机制与中断延迟测试
在嵌入式实时系统中，中断响应时间是衡量系统实时性的关键指标。特别是对于电机控制、高速通信等对时间敏感的应用，传统的中断处理模式常常难以满足严苛的性能要求。ARM Cortex-M4/M7内核通过创新的尾链（Tail Chaining）机制，显著优化了中断处理流程，将中断延迟缩短到5个时钟周期以内。本文将深入解析尾链机制的工作原理，并提供精准测量中断延迟的实战方法。
-
ARM Cortex-M4 DSP指令集加速FIR滤波器的定点实现
在嵌入式信号处理中，FIR滤波器因其线性相位特性而被广泛应用。然而，在Cortex-M4等资源受限内核上，纯C实现的乘累加（MAC）运算往往是性能瓶颈。本文将探讨如何利用CMSIS-DSP库和SIMD（单指令多数据）指令，实现高性能的定点FIR滤波器。
-
数字信号处理：在ARM CMSIS-DSP库中使用FFT进行实时音频频谱分析的定点数优化
在嵌入式音频处理应用中，实时频谱分析是常见需求。ARM Cortex-M系列处理器结合CMSIS-DSP库，为这类应用提供了高效的计算基础。特别是在资源受限的环境中，定点数FFT优化成为平衡性能与精度的关键。本文将深入探讨如何使用CMSIS-DSP库的定点数FFT函数，实现实时音频频谱分析。
yuxiyub
doudou666
kwkam
lvlv99
xsw220
davyean
onlydxk
ttttxxxx
e_town
13526569668
13526569668
aibjinhu521
eanry
liangzai135230
Shawn123
qsddqsdd3
Ragnarok
LED2013
bd7qwmcu
21ic-09
