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芯方向
为了使处理器的处理能力得到充分发挥，存储系统必须能够提供与处理器性能相匹配的存储器带宽。 因此，处理器与主存储器之间的速度差距一直是处理器结构设计中必须考虑的问题。由于处理器内的核心数目增多，并且各核心采用共享存储器结构进行信息交互，对主存的访问需求进一步增加，故必须针对多核处理器进行相应的存储结构设计，并解决好存储系统的效率问题。本文从多核系统的存储结构，多核处理器cache的一致性以及UMA架构和NUMA架构三个方面来分析了鲲鹏CPU的处理器组织与片上互联。（来源：极术社区Arm服务器专栏）
Arm的“智能功率分配”（Intelligent Power Allocation）技术是一个跟芯片功耗相关的方案。本文从从芯片热管理（Thermal Management）角度来理解一下IPA。（来源：极术社区IC设计专栏）
NVIDIA Jetson 作为开发者套件是最简单的入门方法之一，可以将高性能 Arm 内核与NVIDIA 自己的高级 GPU 引擎结合在一起，使其功能强大且易于使用。在这篇文章中，我们将从 Jetson Nano 入手详细分析英伟达系列芯片的启动过程，通过对比分析 Jeston 和 Drive 驱动的区别，总结英伟达系列芯片的整体启动过程原理。（来源：极术社区汽车电子与软件专栏）
预期功能安全（SOTIF）的过程定义并传达了ADAS应如何验证以确保功能安全。所有的这些验证定义都被组织成场景，任何曾经发生过或可能发生过的事情,都可以在一个SOTIF场景中被定义出来。本文对预期功能安全场景进行了详细的介绍。（来源：极术社区平台安全架构(PSA)专栏）
编译器中的多面体模型（polyhedral model）是一种高效的程序优化技术，它将复杂的循环依赖关系映射到高维几何空间，从而在编译阶段实现对计算任务的并行化和局部性优化。通过构建和操作多面体表示能有效地调度指令和数据访问，以减少资源争用和缓存未命中德情况，从而提高程序执行的性能。本文将介绍多面体编译技术的理论基础，并以发掘循环可并行部分为例子讲解。（来源：极术社区嵌入式AI专栏）
芯观察
在近期举办的中国电动汽车百人会论坛（2023）上，王传福、李想、李斌、余承东等一众“车圈”大佬围坐一起，共同探讨中国电动汽车的未来发展态势和竞争格局，我们可以从中窥见电动汽车行业发展的最新风向。本文「甲子光年」按照整车、自动驾驶、芯片、激光雷达四个版块，着重整理了部分代表性与会嘉宾的发言内容。（来源：极术社区甲子光年看云计算专栏）
根据相关数据，未来有70%-80%的AI计算任务将发生在机器视觉与多模态领域。因此，真正的AI时代，其实是视频计算的时代。经典计算结构中的CPU+GPU体系，已经无法满足海量视频业务的处理需求需求，于是视频处理芯片VPU（Video Processing Unit）应运而生。VPU究竟能做什么？它的应用方向和市场格局处在怎样的阶段？让我们打开这枚小小的芯片，一起进入VPU的玲珑棋局。（来源：极术社区脑极体专栏）
近期Meta 发布首个可“任意图像分割”的基础模型 Segment-Anything Model（SAM）和最大规模的“任意分割 10 亿掩码数据集「Segment Anything 1-Billion mask dataset (SA-1B)」，将自然语言领域的 prompt 范式引入了 CV 领域，进而为 CV 基础模型提供更广泛的支持与深度研究。目前SAM已经开源。（来源：极术社区CSDN AI专栏）
瑞萨电子是日本汽车芯片的核心，从业绩来看2022年取得了很好的成绩，2022全年销售额为15,027亿日元（同比增长51.1%），营业利润为5,594亿日元（同比增长2,628亿日元）。瑞萨电子的汽车业务产品主要包括了MCU/SoC、模拟半导体器件、功率半导体器件，事实上瑞萨也是围绕日本汽车产业的需求为主，虽然业绩在上涨，但是在智能化和电动化的时代，和日本汽车行业绑定的瑞萨电子是存在很大的隐忧的。本文介绍了瑞萨的产品及业务结构，并分析了日本汽车产业通过并购和整合的模式来转变自己的发展模式的趋势。（来源：极术社区芝能汽车电子设计专栏）
“到2025年，超过70%的组织将为其⾄少⼀个边缘计算系统，部署超⼤规模云边缘解决⽅案，并会结合其云部署。这比例远⾼于2022年的不到15%。”这是Gartner在最近发布的Competitive Landscape : Hyperscale Edge Solution Providers 报告中，给出的大胆又直接的判断。本文对Gartner的报告进行了分析。（来源：极术社区阿里云视频云专栏）
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