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芯方向
无虚拟化方式在同一SoC上运行多系统(AMP)的考虑
汽车SoC芯片上一般采用虚拟化技术来隔离多个虚拟机，在同一硬件平台上运行多个系统，但有厂商考虑到虚拟化的引入带来的系统复杂度，性能开销和使用商用hypervisor方案带来的成本代价，他们希望不采用hypervisor方式以AMP的形式实现在同一SoC上运行多个软件系统。本文探讨了不采用hypervisor方式的挑战和可能的方案。（来源：极术社区Arm CPU 构架专栏）
Helium 技术讲堂 | 克服 Amdahl 定律的影响
本文为Arm® Helium™ 技术讲堂第四课，文中介绍了如何克服阿姆达尔 (Amdahl) 定律的影响。每当代码被矢量化时， Amdahl 定律表明算法中无法并行化的部分很快就会成为性能瓶颈，所以在设计 Helium 时，必须考虑矢量指令及其相关联的一切内容，这样才能最大限度地提高性能。（来源：极术社区Arm技术博客专栏）
软硬协同优化 (3)：动态二进制翻译技术原理及应用
通过动态二进制翻译技术，可以实现在不同指令集架构之间的兼容性，无论是否有源代码，都可以让用户在Arm服务器上运行x86软件。这为用户提供了更大的灵活性和选择性，使他们能够充分利用先进的Arm计算平台的性能和功能。（来源：极术社区嵌入式客栈专栏）
自己卷自己？英伟达发布大模型 ChipNeMo，专为芯片设计定制
英伟达发布了一个以自家内部数据为基础训练而成的定制大语言模型——ChipNeMo。ChipNeMo基于领域自适应技术，利用 NVIDIA NeMo云原生框架 对基础模型 (70 亿参数、130 亿参数、700 亿参数的 LLaMA2) 进行了定制，可以帮助工程师完成与芯片设计相关的任务，目前仅供内部使用。（来源：极术社区超神经HyperAI专栏）
阿维塔11的电子架构、智能座舱、智能驾驶分析
阿维塔可谓出身“富贵家庭”，由长安汽车、宁德时代、华为联合打造，华为提供全套智能汽车解决方案，包括机械部分、高压电气系统、智能汽车和电子架构，本文从阿维塔11为例，详细分析了它的电子架构、智能座舱和智能驾驶相关技术。（来源：极术社区汽车电子与软件专栏）
芯观察
安谋科技：聚焦AI、智驾智舱和云计算等核心技术，为新兴应用提供多元的异构计算平台
2023年，AIGC给我们的工作生活带来了前所未有的生产力提升，也引爆了一波AI芯片应用。2023年全球半导体产业虽然复苏不及预期，但据WSTS和Techlnsights机构预测，2024半导体产业将迎来强势增长，可能会是全球半导体收入创纪录的一年。那么如何把握住2024年的行业新机遇，实现技术突破创新，赋能各类新兴应用的发展？在新一年伊始，21IC采访到了安谋科技市场总监钱电生，他分享了安谋科技这一年来的成绩，以及对于2024年的趋势展望。（来源：极术社区安谋科技专栏）
“大芯片”的挑战、模式和架构
为了提高性能，增加芯片面积以集成更多晶体管已成为必不可少的手段。然而，由于掩膜版面积、成本和制造良率等限制，芯片面积无法持续增大，遇到了所谓的“面积墙”难题。在本文介绍的论文中，作者对“面积墙”进行了详细分析，并提出了一种实用的解决方案——大芯片(Big Chip)，作为一种新颖的芯片形式以提高性能，同时介绍了一种评估大芯片的性能模型并讨论了其架构。最后，文章分析了大芯片未来的发展趋势。（来源：极术社区半导体行业观察专栏）
新书推荐 | Arm技术大牛所著《SoC设计指南》，系统学习Cortex-M系列处理器设计
本文详细介绍了安谋科技教育计划合作图书————Arm知名技术大牛姚文祥（Joseph Yiu）所著，机械工业出版社出版的新书《SoC设计指南：基于Arm Cortex-M》。 该书是基于 Arm Cortex-M 内核架构开展 SoC 设计的优秀参考书，讲解了基于 Arm Cortex-M 处理器相关内核的 SoC 设计方法，重点对 SoC的构成、设计、集成及应用进行了详细阐述，最后讨论了基于 SoC 系统的编程。详细请阅读全文。（来源：极术社区极术读书专栏）
NLP国内外大模型汇总列表[文心一言、智谱、百川、星火、通义千问、盘古等等]
本文汇总了中国大模型，全面收集有明确来源的大模型情况，包括机构、来源信息和分类等，详细信息请查看全文。（来源：极术社区NLP专栏）
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