开发者深知，构建既能高效扩展又能控制成本的应用至关重要。云技术日新月异，其背后的技术也在不断发展。近年来，越来越多的公司意识到，将其应用从 x86 架构迁移到 Arm 架构能够带来诸多优势。Arm 架构不仅能显著提升性能，还能有效降低总体拥有成本 (TCO)，因此迅速成为那些希望工作负载能够适应未来挑战的公司的首选...
这次研讨会汇聚了几乎整个“AI 朋友圈”：从芯片、大模型框架与工具链、大模型应用到终端手机与 ODM 企业，悉数到场，可以称得上是一个微型的 AI 生态系统。
对于人工智能 (AI) 而言，任何单一硬件或计算组件都无法成为适合各类工作负载的万能解决方案。AI 贯穿从云端到边缘侧的整个现代计算领域，为了满足不同的 AI 用例和需求，一个可以灵活使用 CPU、GPU 和 NPU 等不同计算引擎的异构计算平台必不可少。
微软 Windows 10 和 Windows 11 集成了 Arm 原生支持，这保证了为 Windows 开发更多 Arm 原生应用。这种支持提供了额外的工具，以简化应用移植、增强应用性能并降低功耗。因此，很多公司目前正在为 Windows 投资 Arm 原生应用。
在多线程应用程序中，有些情况下等待其他线程是不可避免的，或者是理想的。正确执行这种等待指令序列对多线程的可扩展性和能效都很重要。可扩展性可以用总吞吐量和公平性来衡量。公平性是指所有参与竞争的线程都能平等地分享所竞争的资源。公平性是一个重要但经常被忽视的特性，如果公平性较差，一些线程可能永远处于饥...
在多线程应用程序中，有些情况下等待其他线程是不可避免的，或者是理想的。正确执行这种等待指令序列对多线程的可扩展性和能效都很重要。可扩展性可以用总吞吐量和公平性来衡量。公平性是指所有参与竞争的线程都能平等地分享所竞争的资源。公平性是一个重要但经常被忽视的特性，如果公平性较差，一些线程可能永远处于饥...
凭借包括切换实时交通信息、执行自适应刹车或在车道辅助中调整转向等瞬间制定决策的技术需求增长，汽车能够自主行驶，同时应对控制和安全方面的动态挑战。随着人们对更安全、更智能且网联程度更高的汽车的需求不断增长，以及自动驾驶功能的日益普及，这些能力变得愈加重要。
视觉（眼睛）的进化被认为是地球生命史上最重要的事件之一。5.4 亿年前的寒武纪，进化活动突然爆发，出现了各种新物种。其中许多物种的特点是长出了眼睛，使它们能够以更复杂的方式感知环境并与之互动。
本博文由 Rob Elliott、Fredrik Knutsson 和 Mark Quartermain 合著。
移动游戏起初默默无闻，如今已成为一个价值数十亿美元的产业，推动着下一代智能手机设备和技术的发展。各种智能手机创新，特别是基于 Arm 技术的高端智能手机性能的不断提升和功能的不断完善，促进了移动游戏的迅猛发展，预计到 2027 年，移动游戏应用的收入将达到 1,189.0 亿美元。
在第 2 部分中，我们探讨了如何同时启用 PAC 和 BTI、优化和提示空间。在第 3 部分中，我们将了解 C++ 风格的异常处理、DWARF 如何与运行时交互以提供此支持以及支持 PAC 所需的修改。我们还将研究如何使用 PAC 可用的其他签名密钥，并在汇编代码中添加支持。
本月早些时候，我有幸参加了在伦敦金史密斯学院（Goldsmiths）举行的首届人工智能与游戏大会，Arm 是这次大会的协办赞助商。
Arm 的 Immortalis 和 Mali GPU 都非常注重能效，而每个懒人都知道，避免耗费能源的最好方法就是避免做功。Arm GPU 有很多避免工作的小窍门，从 Immortalis-G925 系列、Mali-G725 或 Mali-G625 开始，它又多了一个小窍门--片段预通过。
在当今快节奏的世界中，确保嵌入式系统的可靠性和完整性是一项严峻的挑战。Arm 与 Codethink 合作，通过将 Arm 软件测试库 (STL) 集成到实时 Arm Cortex-A 应用处理器软件栈中，解决了集成难题的关键部分。这项工作专门针对可信固件-A（TF-A）内异常级别 3 (EL3) 的集成，以实现运行时利用。通过专注于这一方面，开发人...
在第 1 部分中，我们介绍了如何检测汇编代码以支持 PAC 和 BTI。现在，我们将探讨如何同时使用这两种功能，以及在启用这两种功能时如何利用指令数方面的某些架构优化。
启动机器学习 (ML) 应用程序具有挑战性，尤其是在涉及专用硬件的情况下。幸运的是，Corstone-320 固定虚拟平台 (FVP) 允许您在没有物理硬件的情况下开发和测试 ML 应用程序，从而简化了这一过程。
边缘物联网领域的新兴趋势需要更强大的操作系统功能，以满足未来边缘计算领域日益复杂的用例。随着边缘计算的扩展，OEM、ODM 和开发人员必须应对与平台互操作性、安全性和可扩展性相关的挑战。为了减轻这些挑战，Arm 在更广泛的 SystemReady 计划内开发了 SystemReady Devicetree 带，旨在确保操作系统和软件栈能够在兼...
.NET 9 引入了对 Arm 最新 SIMD 架构 Arm Scalable Vector Extension (SVE) 的支持。SVE 允许开发人员编写更高效、更简单的矢量化代码。本文档将探讨一些实际示例，将其与现有的 Neon API（在 C# 中称为 AdvSimd）进行比较，并展示其优势。此外，还将使用 Arm C 语言扩展 (ACLE) 与 C++ 中的相同例程进行比较。在本博客...
在快速演进的云计算和人工智能 (AI) 时代，企业需要能助力其优化性能、降低成本并在市场竞争中保持领先的方法。Arm Neoverse 已成为众多前沿企业的选择，他们希望在推动创新的同时，能够显著降低其 AI 数据中心总体拥有成本 (TCO)。Arm Neoverse 凭借其卓越的性能、可扩展性和能效，正重新定义现代计算环境中的可能性。
我们以前曾撰文介绍过 Arm 希望在基于 Arm 的环境中运行我们的业务，讨论了我们在使用 Graviton 系列等云平台，以及使用由 Ampere® Altra® 和 Altra Max 驱动的 HPE RL300 等服务器方面的经验。我们这样做不仅是出于战略原因，也是为了利用基于 Arm 的基础设施在性价比和可持续性方面的领先优势。
