Arm调试架构基础知识详解
2024-01-09调试是软件开发的一个重要组成部分，通常是最消耗时间的（也因此非常昂贵）。错误可以是很难察觉、重现和修复的，而且也难以预料解决一个缺陷需要多长的时间。 在产品交付给客户后，解决问题的成本显著增加。在很多情况下，一个产品的销售只有一个很小的时间窗口，如果产品晚了，它可能错过市场的机会。因此，对于任何开发人员，系统所提供的调试工具是要考虑的一个重要因素。 许多实用ARM处理器的嵌入式系统只有有限的输入/输出设备。这意味着可能无法使用传统的台式机的调试方法（如实用printf()函数）。 像很多IoT
AMD的GPU架构GCN现代化解读
2024-01-09GCN，AMD的GPU架构现代化。 随着HD 5000和6000系列的发展，AMD的Terascale（万亿级）架构变得非常具有竞争力。然而在2010年代初，面向通用计算的GPU趋势兴起，AMD并不希望错失这个机会。Terascale的SIMD引擎是ATI的DirectX 9时代GPU中执行单元的远亲。他们可以进行计算，但利用其能力却不一定总能成功。英伟达的Fermi架构具有强大的计算能力，AMD不想毫无抵抗就放弃一块有潜力的市场。 Graphics Core Next（GCN）彻底摒弃了以通
区域架构及其对优化成本和功耗的新机会
2024-01-09区域架构的概念以及在优化成本和功耗方面的新机会，以太网网络主要基于点对点的刚性域架构，而区域架构提供了一种网络化、安全、可扩展且智能的替代方案。本文围绕点对点和区域架构之间的区别，并重点关注了区域间链接的短距离属性，对传统的点对点链接和区域架构之间的比较，提出了短距离区域链接在摄像头桥接方面的理想应用。 当前以太网网络通常采用点对点的刚性域架构，网络连接通常是长距离的，需要较长的电缆，并使用多个内联连接器。近年来，区域架构作为一种替代方案逐渐受到关注。区域架构基于域而非点对点连接，提供了网络化
可重构数据流计算引领架构创新
2024-01-05近日，由中国信息通信研究院、四川省经济和信息化厅、达州市人民政府主办的“首届全国先进计算技术创新大赛总决赛暨先进计算产业发展大会”在四川达州举办。为把握新一轮科技革命和产业变革机遇，推进先进计算技术创新，中国信息通信研究院在会上发布了《先进计算技术发展白皮书（2023 年）》，中国信息通信研究院、联想、长城科技、浪潮信息、鲲云科技等多家单位参编。 白皮书系统介绍了当前全球及我国先进计算技术发展背景与总体发展态势，并从计算芯片、系统架构、计算模式、绿色和安全技术四方面研究了产业技术创新进展，同时
搭载自研潮汐架构，Find X7 将刷新芯片性能上限！
2024-01-05OPPO 今日宣布 Find X7 将搭载自研潮汐架构，以芯片级性能解决方案为旗舰芯片平台带来刷新上限的极致能效表现。OPPO表示潮汐是地球上最强大的，也是永不枯竭的自然能量之一，寓意着这一创新科技将有能力为 Find X7 带来奔涌不息的强大性能表现。 潮汐架构是OPPO自研的芯片软硬融合技术的集合。过去从一级缓存到系统缓存一直是芯片设计公司的技术区域，OPPO通过潮汐架构突破了技术的边界，掌握了三级缓存到系统缓存的使用，以无人区和深水区芯片级能力，为 Find X7 带来了计算效率的大幅跨
什么是边缘AI？边缘AI技术架构趋势
2024-01-05人工智能、云计算、边缘计算之后，一个新的时髦词汇出现了——边缘AI（Edge AI）！相比于传统的云端AI，边缘AI具有将计算和推断能力推向离数据源更接近的位置的优势，可以提供了更快速、更安全、更隐私保护的数据处理和决策能力，使得人工智能能够更好地应用于各种边缘设备和应用场景中。这种本地化处理方式使得设备能够在几毫秒内做出决策，而无需互联网连接或云服务。这意味着，当设备产生数据时，本地算法可以立即使用这些数据进行计算和决策。 边缘AI的定义可以归结为在边缘计算环境中实现人工智能。在边缘计算中，
GPU微架构及生态研究框架（2023）
2024-01-05GPU的核心竞争力在于架构等因素决定的性能先进性和计算生态壁垒。国内GPU厂商纷纷大力投入研发快速迭代架构，推动产业开放构建自主生态，加速追赶全球头部企业。国产替代需求持续释放叠加国际局势不确定性加剧，AI数据中心、智能汽车、游戏行业的市场空间和发展趋势。 以下为报告原文，节选部分内容，更多内容请参看原报告“GPU研究框架（2023）”，以及“服务器基础知识全解（终极版）-182页PPT”，“服务器基础知识全解（终极版）-182页PDF”。 以上内容节选部分内容，更多内容请参看原报告“GPU研
AI芯片之xPU技术架构分析
2024-01-05从广义上讲，能运行AI 算法的芯片都叫AI 芯片。CPU、GPU、FPGA、NPU、ASIC 都能执行AI 算法，但在执行效率层面上有巨大的差异。CPU 可以快速执行复杂的数学计算，但同时执行多项任务时，CPU 性能开始下降，目前行业内基本确认CPU 不适用于AI 计算。 内容来源“AI芯片第一极：GPU性能、技术全面分析”。 CPU+xPU 的异构方案成为大算力场景标配，GPU为应用最广泛的 AI 芯片。目前业内广泛认同的AI 芯片类型包括GPU、FPGA、NPU 等。 由于CPU 负责对计
深度解析多功能雷达架构和AESA技术
2024-01-05完善资料让更多小伙伴认识你，还能领取20积分哦，立即完善有源电子扫描阵列（AESA）因其卓越的性能、多功能能力以及降低的功耗等特征使得防空作战雷达的性能发生了革命性的变化，而且可靠性更高、生命周期内的成本费用更低。 今天小编继续偷懒，分享Selex ES公司防空系统市场部的Daniele Guiducci 做的Multifunctional Sensors for Air Defence报告，本报告分为以下几个部分： 声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者