ZDNet至顶网服务器频道 10月11日 新闻消息:AMD今天宣布与明导国际公司签署一项多年期协议,针对AMD出产的异构和多核处理器扩大开放源代码嵌入式Linux开发的可用性。该协议致力于为嵌入式开发人员提供更易于管理、更集中化的开源框架,为他们提供更多可支持的处理器选择、强大的开发工具,以及更快的开源平台开发速度。
作为一款可与Yocto Project软件兼容的产品,现在 Mentor® Embedded Linux将会带来标准化的功能和工具,并确保快速获取AMD 64位x86架构的最新板级支持包(BSP),最开始提供的是即将推出的AMD嵌入式G系列SoC(代号为“Steppe Eagle”,意即“草原雄鹰”)和AMD嵌入式R系列APU/CPU(代号为“ Bald Eagle”,意即“秃鹰”)。嵌入式系统开发人员将可以全面访问Mentor Embedded Linux开发平台,以进行定制化嵌入式Linux开发,获取商业支持以及免费的Mentor Embedded Linux 精简版衍生工具——该工具提供了评估基于AMD嵌入式处理器的Linux的所有必要元素。
为了应对嵌入式系统日益增加的复杂性,嵌入式开发人员还将可以获取Sourcery™ CodeBench,以便更加深入地了解系统运行情况与性能,并调试Linux嵌入式系统中的应用程序。
AMD公司副总裁、嵌入式解决方案事业部总经理Scott Aylor表示, “与市场上最大的独立嵌入式Linux与工具供应商开展合作,是我们在继续投资嵌入式市场的过程中向前迈出的令人振奋的一步。我们将为嵌入式开发人员提供一个可供选择的机会;与明导国际签署的这份协议为嵌入式领域带来了一个开源平台,以帮助调整和扩展开发人员的开发”。
明导国际公司嵌入式软件事业部(Mentor Graphics Embedded Software Division)嵌入式执行解决方案总经理Scot Morrison表示,“鉴于AMD的发展愿景和嵌入式解决方案创新技术产品组合,明导国际很高兴能与AMD合作。我们期待利用即将推出的AMD嵌入式G系列和R系列产品,向市场提供业界最强大的开源开发生态系统”。
主要特点、优势与支持
作为AMD和明导国际公司之间所签署协议的一部分,嵌入式开发人员将可以获取以下定制化嵌入式Linux开发产品:
Mentor Embedded Linux 精简版
o免费支持对即将推出的AMD“Steppe Eagle”(草原之鹰)和“Bald Eagle”(秃鹰)产品进行评估和原型制作。
o与Yocto Project兼容。
o提供根文件系统和内核的二进制镜像。
o提供访问所有开源组件来源的权限。
o可无缝迁移到以获取商业支持的Mentor Embedded Linux
Mentor Embedded Linux
o具备项目开发的商业条款,包括漏洞修复、安全补丁和产品更新。
o提供基于Eclipse的Sourcery Codebench开发环境和数据跟踪分析及可视化功能。
o拥有针对独一无二的项目需求的可定制能力,包括自定义BSP(板级支持包)开发、后端移植和长期支持。
Sourcery CodeBench 精简版
o提供完整的基于GNU的C/C++开发与调试工具链,用于开发自定义Linux目标平台。
o提供基于Windows和Linux主机的开发选择。
好文章,需要你的鼓励
CPU架构讨论常聚焦于不同指令集的竞争,但实际上在单一系统中使用多种CPU架构已成常态。x86、Arm和RISC-V各有优劣,AI技术的兴起更推动了对性能功耗比的极致需求。当前x86仍主导PC和服务器市场,Arm凭借庞大生态系统在移动和嵌入式领域领先,RISC-V作为开源架构展现巨大潜力。未来芯片设计将更多采用异构计算,多种架构协同工作成为趋势。
KAIST AI团队通过深入分析视频生成AI的内部机制,发现了负责交互理解的关键层,并开发出MATRIX框架来专门优化这些层。该技术通过语义定位对齐和语义传播对齐两个组件,显著提升了AI对"谁对谁做了什么"的理解能力,在交互准确性上提升约30%,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。
Vast Data与云计算公司CoreWeave签署了价值11.7亿美元的多年期软件许可协议,这标志着AI基础设施存储市场的重要转折点。该协议涵盖Vast Data的通用存储层及高级数据平台服务,将帮助CoreWeave提供更全面的AI服务。业内专家认为,随着AI集群规模不断扩大,存储系统在AI基础设施中的占比可能从目前的1.9%提升至3-5%,未来五年全球AI存储市场规模将达到900亿至2000亿美元。
乔治亚理工学院和微软研究团队提出了NorMuon优化器,通过结合Muon的正交化技术与神经元级自适应学习率,在1.1B参数模型上实现了21.74%的训练效率提升。该方法同时保持了Muon的内存优势,相比Adam节省约50%内存使用量,并开发了高效的FSDP2分布式实现,为大规模AI模型训练提供了实用的优化方案。