计算机芯片设计公司Arm发布了一种基于解决方案的物联网设计新方法——Arm Total Solutions for IoT,以加速物联网应用和产品的开发。
Arm是在今天举行的Arm DevSummit 2021大会上公布的该方法,它是构建在Arm Corstone参考包基础上的,合作伙伴可以使用该参考包设计芯片,关键元素Arm Virtual Hardware Targets是Corstone子系统基于云的新虚拟模型,可以让开发者在不需要物理芯片的情况下对新软件进行设计和测试。
Arm希望通过这种方法实现芯片的虚拟化,让开发者能够模拟运行软件所在处理器的各个方面,包括内存使用、外围设备等。Arm表示,这意味着物联网开发者现在可以采用那些现代的、敏捷的软件开发方法,例如DevOps和CI/CD。
Arm公司物联网和嵌入式业务副总裁Mohamed Awad在简报中表示,Arm创造了一种革命性的方法,将产品设计周期从平均五年缩短到三年。他说,阻碍物联网发展的问题之一,就是需要物理硬件来开发和测试新软件。因此,在硬件就绪之前就对其进行虚拟化,可以有效地让硬件开发和软件开发并行完成。
除了Virtual Hardware之外,Arm Total Solutions for IoT还提供了可以简化整个设计过程的工具,并且捆绑了硬件IP、软件、机器学习模型和特定应用的参考代码。
Awad明确表示,无意于与Synopsys等电子设计自动化公司展开竞争。他指出,传统的EDA厂商更专注于芯片设计,而Arm更专注于在云中进行软件开发。
Awad表示,Arm Total Solutions for IoT是对未来系统设计方式的一次彻底变革。“它改变了我们向整个生态系统提供关键技术的方式,展示了我们对软件重大且持续的投资,这将让开发者实现创新并带来全球性的影响。”
Arm Total Solutions for IoT的另一个关键方面是Project Centauri,这是一组应用编程接口,可以更轻松横跨不同的硬件平台扩展软件和服务。正如Arm在演讲中所指出,大多数物联网应用是针对运行在特定平台上设计的,因此开发者通常需要重新编写大量代码才能在替代产品上运行相同的软件。
Arm表示,Project Centauri提供了一组设备和平台标准,以及设备启动、安全和云集成的参考实践,以消除大量额外的手动操作。
Project Centauri API支持PSA认证和Open-CMSIS-CDI云到设备标准,可减少为不同云和操作系统重新开发软件所需的工作量。Arm承诺称,开发者将可以针对多个平台开发物联网应用,最大限度地减少工作量实现更大规模的应用。
Pund-IT分析师Charles King认为,Arm此举很有意思,肯定会使让长期客户从中受益,但是否能以Arm期待的方式引领物联网生态系统,还有待观察。
他说:“物联网这个领域仍然是高度异构的,众多平台、标准和企业都在争夺这个潜力巨大的市场馅饼。Arm在这方面有条不紊地行动起来是明智的,但Arm也只是那些希望引领物联网领域的众多厂商之一。”
Constellation Research分析师Holger Mueller则更乐观一些,他说他很高兴看到像Arm这样的关键平台厂商意识到支持生态系统、开发新虚拟化方法的重要性,总的来说,Arm的物联网策略是很有意义的,因为Arm的芯片本身就是针对低功耗设备的。
“Arm的解决方案将帮助企业更快地开发软件并提高开发者的生产力,因此我们可能很快就会看到下一代应用的成果,”他说。
Arm表示,Arm Total Solution for IoT的首个配置目前已经上市,它适用于一般计算和常见的机器学习工作负载,包括基于机器学习的关键字识别等等,此外Arm Virtual Hardware现在也可以在Amazon Web Services Marketplace上购买了。
Arm称,定期更新正在持续进行,未来基于AI的应用(如语音识别和物体识别)的“稳健路线图”也在筹备之中。
好文章,需要你的鼓励
微软高级软件工程师Alice Vinogradova将自己用SAP ABAP语言编写的向量数据库ZVDB移植到了搭载Z80处理器的经典计算机Sinclair ZX Spectrum上。她发现ABAP(1983年)和Z80(1976年)几乎是同时代产物,都诞生于内存珍贵、每个字节都很重要的计算时代。通过应用Z80优化技术,尽管时钟频率相差857倍,但代码运行速度仅慢3-6倍。她认为这些老式优化技术具有普遍适用性,在现代硬件上依然有效。
这项由东京科学技术大学等机构联合发布的研究提出了UMoE架构,通过重新设计注意力机制,实现了注意力层和前馈网络层的专家参数共享。该方法在多个数据集上显著优于现有的MoE方法,同时保持了较低的计算开销,为大语言模型的高效扩展提供了新思路。
韩国电子巨头三星宣布收购美国西雅图数字健康技术公司Xealth,进一步扩大在健康领域的布局。Xealth专注于帮助医疗专业人员将数字健康技术整合到日常实践中,与70多家数字健康技术供应商合作,应用覆盖美国500多家医院。此次收购将推动三星向连接医疗保健平台转型,结合其在传感器技术和可穿戴设备方面的优势,完善Samsung Health平台功能。
小米团队开发的MiMo-7B模型证明了AI领域"小而精"路线的可行性。这个仅有70亿参数的模型通过创新的预训练数据处理、三阶段训练策略和强化学习优化,在数学推理和编程任务上超越了320亿参数的大模型,甚至在某些指标上击败OpenAI o1-mini。研究团队还开发了高效的训练基础设施,将训练速度提升2.29倍。该成果已完全开源,为AI民主化发展提供了新思路。