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芯方向
从 Arm9处理器开始，Arm构架的CPU广泛运行Linux。通过Arm构架提供的硬件机制，可以加固Linux的用户空间和内核空间的隔离。本文探讨了Arm/Arm64 Linux提供的保护方式。（来源：极术社区Arm CPU 构架专栏）
ChatGPT4 相比 ChatGPT3.5 在逻辑推理能力上有了很大的进步，他的代码生成能力更是非常震撼，本文作者尝试在工作中某些不涉密的基础工作应用 ChatGPT4 来提升研发效率，简单尝试之后发现确实有不少场景是有效的。本文将向大家展示如何充分利用 ChatGPT-4 这一强大的 AI 工具，并结合结对编程方法，从而在研发过程中实现显著的效率提升。（来源：极术社区腾讯技术工程专栏）
本文解读的论文由华中科大，百度和港大联合发布，它提出了一个简单而统一的多目标追踪框架 ByteTrackV2，旨在解决 2D 和 3D 多目标跟踪问题。ByteTrackV2 包含物体检测、运动预测和基于检测的分层数据关联，是 MOT 任务的全面解决方案。详细解读请阅读原文。（来源：极术社区嵌入式AI专栏）
MPAM 是Armv8.4引入的Cache QoS和 内存带宽QoS功能特性，是目前业界与之最接近的是 intel 的 RDT 特性。引入MPAM功能特性，主要是为了解决CPU访存过程中因为共享资源的竞争带来的关键性业务性能下降或者系统整体性能下降的问题，这对于混部业务的部署来说，尤为重要。（来源：极术社区Arm技术博客专栏）
芯片流片回来后，测试有问题，如果定位不到原因，首先会怀疑IR问题导致的，那么IR Drop对芯片性能（timing）到底有什么影响？ 本文从IR Drop的定义 ，对性能和对功能的影响三个方面来展开了分析。（来源：极术社区IC设计专栏）
芯观察
近日，为更好地推动国内Arm PC生态的发展，加深芯片、IP、操作系统间的产业链配合，此芯科技正式加入deepin社区，并联合安谋科技和deepin共建Arm PC SIG (Special Interest Group)，进一步推动Linux桌面操作系统在Arm平台上的生态繁荣和技术创新。（来源：极术社区安谋科技专栏）
所有落地的AI应用中，都需要硬件上的算力支持。就比如火热的自动驾驶，随着汽车中摄像头、毫米波雷达、激光雷达，以及超声波雷达等环境感知传感器的增多，自动驾驶系统收集的传感器数据将会更多，对自动驾驶计算芯片的算力要求将显著提升，这对NPU是一个大市场。（来源：极术社区与非网文章）
中移（苏州）软件技术有限公司联合中国信息通信研究院以及深圳云豹智能有限公司在3月29日的算云融合产业大会上发布了《云计算通用可编程DPU发展白皮书（2023年）》，深度解析了云计算通用可编程DPU设计理念，指出具备层级化可编程、低时延网络和统一资源管控等特性的通用DPU芯片将成为连接算力与网络的核心基础部件。本文对该白皮书进行了详细的解读。（来源：极术社区半导体行业观察文章）
随着视频成为互联网流量的主角，日趋饱和的音视频场景渗透率、人类对“感官之限”的追求与突破、更多元化的场景探索及技术需求，为视频编码能力和底层算力及硬件支持带来更大的挑战。阿里云视频云与倚天710一起，正在踏上视频普惠千行百业的新征程。在云应用场景下，CPU的发展之路将循着算力、I/O、网络协议适配、推理能力、从无到有的创造能力不断演进下去。未来，Arm会成为视频云中一种重要的架构，整体份额一定会增加。（来源：极术社区阿里云视频云文章）
ChatGPT带来的AI浪潮正在蔓延至更广的地方。本文甲子光年整理了一周以来生成式AI领域的新鲜事，供大家参考。（来源：极术社区甲子光年看云计算文章）
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