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。
【Arm的AI世界】為邊緣裝置端對端機器學習提供自動化方案
透過將機器學習開發流程中最繁瑣的部分自動化，TDK Qeexo減少了為支援多款手機耗費的時間與精力。自動化做法也讓他們得以擴展事業的規模，為超過4億支手機提供支援。
【Arm的AI世界】利用Arm機器學習嵌入式評估套件快速部署Edge AI應用
Cortex-M55處理器是Arm Cortex-M處理器中人工智慧功能最強大的，也是第一顆基於Arm Helium技術的CPU。儘管Cortex-M55在微小的微處理器上運作機器學習模型速度已經很快了，不過它與Arm Ethos-U55 microNPU完成整合後，在嵌入式系統中最快可讓機器學習推論速度提升480倍。本文將告訴大家如何運用開源的Arm機器學習嵌入式評估套件快速打造並部署嵌入式機器學習應用！
【Arm的AI世界】機器學習為物聯網世界帶來重大變革
一場全新、甚至更強大的轉型正在進行中，邊緣裝置不再依賴雲端運算來詮釋資料，而演變成能根據所產生資料自行做出決策的系統。透過在更接近資料被擷取的地方進行處理，實現了更快的決策，以及隱私保護與安全性的提升。
Arm積極「呼朋引伴」建構堅實AI產業生態系
在AI時代，無論是軟/硬體開發者或是產業界上、中、下游廠商，彼此間必須要有更緊密的合作才能實現各種創新應用，讓終端使用者能享受到AI帶來的便利；為此Arm也宣佈多項全新的策略合作。