2024 极术通讯-Arm推出终端计算子系统以及新的Arm Kleidi软件， 重新定义移动端体验_arm sme

导读：极术社区推出极术通讯，引入行业媒体和技术社区、咨询机构优质内容，定期分享产业技术趋势与市场应用热点。

芯方向

Arm Scalable Matrix Extension介绍

Arm Scalable Matrix Extension (SME) 是Armv9-A架构中引入的一项创新CPU功能，旨在加速AI和机器学习应用，特别是对于大型生成式AI模型。SME通过增强矩阵操作，提供了更高的灵活性和效率，以应对日益复杂的AI需求。它建立在SVE2的基础上，新增了对矩阵tile的高效存取、向量插入提取以及矩阵转置等功能。SME还引入了Streaming SVE模式，支持高吞吐量的数据流处理，并通过ZA存储优化了硬件资源的使用。这些特性共同确保了Arm架构在AI领域的持续竞争力和创新能力。(来源：极术社区Arm CPU 构架专栏)

灵动微课堂 (第282讲)｜基于MM32F5270的Ethernet实现LwIP协议栈移植

本文介绍了如何将LwIP协议栈移植到搭载安谋科技“星辰”处理器的MM32F5270平台，实现基于以太网的TCP/IP通信。LwIP是一个轻量级的TCP/IP协议栈，具有高度可移植性，适用于多种操作系统环境。文章详细阐述了LwIP内核的组成、源码包结构、移植步骤以及基于LibSamples的以太网驱动移植方法。同时，还提供了关于LwIP初始化、TCP客户端与服务器通信的示例代码和配置方法。 (来源：极术社区灵动MM32 MCU专栏)

一文带你了解大模型——智能体（Agent）

本文介绍了基于大语言模型（LLM）的智能体（Agent），探讨了如何通过配备规划思考能力、记忆能力和工具使用能力，使LLM能够自主完成任务。智能体由LLM作为“大脑”，结合规划、记忆和工具使用三个关键部分。 (来源：极术社区腾讯技术工程专栏)

YOLOv10开源｜清华用端到端YOLOv10在速度精度上都生吃YOLOv8和YOLOv9

YOLOv10是由清华大学研究团队开发的最新实时端到端目标检测模型，它通过创新的一致性双重分配策略和整体效率-精度驱动的模型设计，显著提升了检测性能和效率。该模型在无需非最大值抑制（NMS）的情况下，实现了低延迟和高精度的目标检测，与YOLOv8和YOLOv9相比，在速度和精度上都有显著提升。YOLOv10的设计包括轻量级分类头、空间-通道解耦降采样和排名引导的块设计，以及大核卷积和部分自注意力模块，这些改进使得YOLOv10在不同模型规模上均展现出优异的性能和效率。该模型已经开源。(来源：极术社区嵌入式AI专栏)

边聊安全 | 功能安全软件架构设计

本文讨论了ISO 26262标准下的功能安全软件架构设计，解释了如何基于软件安全需求进行软件功能分解、定义软件组件及其交互接口，以及如何通过分层结构、内聚和耦合原则来降低复杂度、提高可维护性和可扩展性。同时，文章探讨了软件架构的静态和动态设计，以及如何使用合适的半形式化语言来描述软件组件的特性。文章最后指出软件架构设计需要功能安全知识和实践经验的积累。(来源：极术社区平台安全架构(PSA)专栏)

芯观察

Arm 推出人工智能优化的Arm 终端计算子系统以及新的Arm Kleidi 软件， 重新定义移动端体验

近日Arm推出了Arm 终端计算子系统 (CSS)，提供领先的人工智能 (AI) 体验，助力芯片合作伙伴更轻松、快速地构建基于 Arm 架构的解决方案，并加速其产品上市进程。新一代Cortex-X CPU和Immortalis GPU分别实现了36%和37%的性能提升。同时，Arm Kleidi软件为AI框架开发者提供了优化性能的工具，支持Neon、SVE2和SME2等关键Arm架构功能，与PyTorch、Tensorflow等集成，加速AI模型在Arm CPU 上的推理部署。Arm 终端CSS结合Kleidi软件，为AI计算平台提供支持，推动AI应用发展。(来源：极术社区安谋科技专栏)

万字实录：投钱、烧钱与赚钱，五位AI大咖的不同AI观

在"AI创生时代——2024甲子引力X科技产业新风向"大会上，五位AI领域的专家就AI技术发展、商业化、先发与后发优势等议题进行了深入讨论。五位专家代表了AI生态不同的角色：投资人、软硬件AI产品创业者、学者、芯片创业者。专家们认为AI技术发展存在瓶颈，未来需更多关注市场需求和商业化质量。对于先发与后发优势，意见不一，有的认为先发能积累数据和优化模型，有的则认为后发能以更低成本实现技术应用。此外，专家们还探讨了中美AI生态的差异，以及未来AI可能带来的社会变革等问题。(来源：极术社区甲子光年看云计算专栏)

车载SoC芯片产业分析报告(二)：车载SoC芯片产业链分析

本文为车载SoC芯片产业分析报告的第二部分分析，对车载SoC芯片产业链中的设计、制造、封装测试等多个环节、影响因素以及相关主流厂商进行了详细剖析。分析认为，市场需求推动封装测试企业发展，车企与芯片设计公司合作紧密，自研SoC芯片可满足定制化需求，但面临人才、资金、回报周期等挑战。(来源：极术社区汽车电子与软件专栏)

Arm服务器产品演进及生态全解析

本文为极术社区2024年服务器系列第一场公开课回放视频，由安谋科技服务器生态高级经理张伟分享，他从Arm服务器的定义及其发展历程出发，详细梳理了Arm Neoverse 平台的产品发展路线及生态系统构建，并重点介绍AMBA CHI C2C协议及Arm SystemReady计划。此外，他还对Arm服务器芯片行业发展趋势及市场现状进行了深度剖析。 (来源：极术社区极术公开课订阅专栏)

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