芯方向
导读：极术社区与E-learning平台联合推出极术通讯，引入行业媒体和技术社区、咨询机构优质内容，定期分享产业技术趋势与市场应用热点。
Arm和X86 CPU之间最显著的差异之一是它们的内存模型：Arm体系结构具有弱内存模型，不同于X86体系结构TSO（完全存储定序）模型。不同的内存模型可能会导致程序在一种架构上运行良好，但在另一种架构中会遇到性能问题或故障。Arm服务器更宽松的内存模型允许更多的编译器和硬件优化，以提高系统性能。但代价是，它更难理解，并且可能更容易编写错误代码。为了分享Arm体系结构的同步专业知识，帮助其他体系结构的开发人员在Arm系统上进行开发，Arm推出了关于Arm体系架构同步概述及案例研究的白皮书。本文对白皮书做了详细介绍并提供了下载链接。（来源：极术社区Arm软件开发者专栏）
在人们的印象中，提到P4语言，大脑中就自动出现解析器、逆解析器和多级流表的架构，想到了Barefoot的Tofino芯片，认为解析器、逆解析器加多级Match Action流表的架构就是P4语言唯一硬件架构。然而今年8月下旬即将召开的SIGCOMM会议上，MIT和Juniper的研究人员联合发表的一篇介绍Trio芯片架构的文章中，Trio 芯片就没有采用流水线架构来实现对P4语言支持的。该篇文章主要面向新的应用场景与传统的PISA流水线架构的交换芯片的性能进行对比，本文为该文章部分内容的翻译，以飨读者。（来源：极术社区IC设计专栏）
智能驾驶系统既需要大量的算力，也需要多种类型的计算资源。典型的智能驾驶系统处理流程通常需要涉及深度学习，视觉处理，通用计算及逻辑计算类型的计算资源，如何在众多的SoC中挑选一颗匹配自家产品的SoC是一门复杂的系统工程，不单需要考虑深度学习算力，还需要考虑CPU算力、安全、内存带宽、功耗、成本等。本文分享了大疆的智能驾驶方案，给大家在核心芯片的选型上做一些参考。（来源：极术社区汽车电子与软件专栏）
本文介绍了Google研究院在2021年的一篇论文，该论文意在提出一种像MobileNetV3那样的轻量网络结构，应用于视频理解领域。文章中提出的MoViNets系列模型通过NAS、Stream Buffer、Ensemble三个途径，得到了计算量、内存开销、精度上的有效平衡，让实时的视频理解成为现实。详细的论文解读可阅读全文。（来源：极术社区嵌入式AI专栏）
尽管 Arm 服务器在早期就被应用于公有云，但许多应用开发者都有一个庞大的 x86 代码库，且尚未为 Arm 移植做好准备。NVIDIA 适用于 x86 的 DOCA Runtime 可为这些客户消除 Arm 移植障碍，使其现在就能够采用 DPU，并在以后进行优化。半导体行业领先的分析机构 The Linley Group 近日也发布了 DOCA 白皮书《DPU 硬件加速之路：软件视角》，从技术角度深入解析了 NVIDIA DOCA 的特点与应用，以及 DOCA 将如何帮助客户简化 DPU 的采用。本文摘自白皮书部分内容与观点，文章提供白皮书下载。（来源：极术社区专栏）
芯观察
7月28日，自动驾驶独角兽公司“小马智行”进行了一场战略分享会，分享了其自动驾驶卡车业务的最新进展。自动驾驶有众多落地场景，小马智行选择了其中的两个高地：一是载人出行的Robotaxi，二是干线物流货运的Robotruck。文章介绍了小马智行的商业化落地三部曲以及它的黄金三角模式。（来源：极术社区甲子光年看云计算专栏）
何谓“大芯片”？大芯片的标准是什么？CPU、GPU、AI、DPU以及HPU等各种超大规模的大芯片，其底层逻辑到底是什么？本文作者通过自己的一些思考和总结回答了上列问题。作者认为可以从操作系统标准来定义大芯片标准，也就是大芯片需要把很多传统软件层次的能力在硬件层次进行支持如可编程性、扩展性、适应性、软件跨平台和高可用等。接着作者详细分析了各类大芯片的底层逻辑以及面临的八大挑战。详细分析请阅读全文。（来源：极术社区软硬件融合专栏）
欧洲的汽车消费，从2022年陷入宏观经济、通胀和能源价格多重因素拖累，7月整体的概况不如人意。德国7月乘用车销量同比下降12.9%至20.6万辆，法国7月乘用车销量同比下降7.1%至10.8万辆，英国7月乘用车销量同比下降9%至11.2万辆。欧洲的整体新能源汽车的增长也陷入了增长减速期。本文从欧洲新能源汽车的情况及欧洲汽车企业动态进行了简要分析。（来源：极术社区汽车电子设计专栏）
本问极术读书推荐了《技术管理实战 36 讲》课程，它是由前百度最佳经理人，果见管理工作坊创始人刘建国开设的技术管理课程。与其说管理是一个职位，倒不如说管理是一种能力，那么如何去培养这个能力呢？这个教程刘建国将用技术人的亲身经历和技术人熟悉的语言从五个方面七大模块来为你答疑解惑。（来源：极术社区极术读书专栏）
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