Arm新一代Ethos-U NPU與IoT參考設計平台亮相
Arm的嵌入式AI加速器Ethos-U系列NPU再添新成員U85；與上一代產品相比，Ethos-U85的效能號稱提升四倍，並提高了20%功耗效率…
【Arm的AI世界】縮小Edge AI的技能落差
希望運用新型AI和機器學習工作負載的邊緣AI開發團隊，大部分都面對技能落差的問題，導致團隊沒有足夠能力最佳化及加速裝置內的AI。所以有哪些關鍵落差持續存在？讓我們深入探討各個領域的挑戰以及解決方案。
加速車用軟體/AI功能開發時程 Arm新一代AE系列IP亮相
著眼全球汽車市場越來越顯著的電子、電氣化趨勢，以及為實現各種先進駕駛輔助功能、更佳使用者體驗，對軟體開發與AI技術需求的爆炸性成長，Arm宣佈與生態系推出了新一代Arm車用(Automotive Enhanced，AE)處理器，以及全新的虛擬平台，號稱能協助加速汽車開發週期，甚至可縮短長達兩年時間。
【Arm的AI世界】能將神經網路提升至更高境界的ML推論諮詢工具
Arm正在運用以支援AI快速發展為設計目標的解決方案，來打造邁向未來的路徑。其中的一項挑戰，是讓相關社群能夠取用新興的技術。在這篇部落格文章中我們將介紹Arm機器學習推論諮詢工具(Arm ML Inference Advisor，Arm MLIA)，並讓大家看到如何運用它來提升Arm IP的模型效能。我們同時也會解釋一些相關的前置作業，以及為何這些作業如此重要。
Arm針對高性能運算基礎建設更新Neoverse系列核心
Arm針對高性能運算基礎建設推出Neoverse運算子系統技術(CSS)，並於近期正式發表新型N系列 IP Neoverse CSS N3；相較於 Neoverse CSS N2，N3的每瓦效能號稱提升20%。同時Arm 也首度將運算子系統導入以效能為主的V系列產品，新款 Neoverse CSS V3 是以全新 Neoverse V3 IP 為基礎，每插槽效能號稱比前代 Neoverse CSS 產品大幅高出 50%。
【Arm的AI世界】用Vela編譯器在Ethos-U NPU部署神經網路模型
為了因應這波邊緣與終端AI裝置浪潮，Arm特地設計了microNPU 機器學習(ML)處理器Ethos-U，為面積受限的嵌入式與物聯網裝置加速ML推論。要在Ethos-U上部署神經網路(NN)模型，第一步須使用Vela來編譯你已備妥的模型。Vela是一種開源Python工具，可以將神經網路模型最佳化為能在內含Ethos-U NPU的嵌入式系統上執行之特定版本；這篇文章將展示使用Vela編譯模型的工作流程。
如何客製化企業 RAG 知識庫？— 從資料庫到知識整合的實戰技術
