新聞重點 Arm 首次將其平臺矩陣拓展至量產芯片產品，為業界提供覆蓋 IP、Arm計算子系統 (CSS) 及芯片的最廣泛的計算產品選擇。發布首款由 Arm 設計的數據中心 CPU——Arm AGI CPU，專為代理式 AI 基礎設施打造，可實現單機架性能達到 x86 平臺的兩倍以上*Arm AGI CPU 與早期合作伙伴 Meta 聯合開發，并獲得客戶與領先 ODM 廠商的量產承諾，以及 Arm 全球生態系統的強力支持英國劍橋，2026 年 3 月 24 日——Arm 控股有限公司（納斯達克股票
關鍵要點· AM13E230x MCU 通過在單個器件中結合使用 Arm? Cortex?-M33 CPU 和 TI TinyEngine? NPU，能夠在實時控制應用中實現預測性故障檢測和自適應控制算法。· 人形機器人和電器設備中的本地 AI 模型可以根據實際情況持續監測參數并調整性能，而無需云連接或其他分立式元件。 克服傳統設計局限，實現支持邊緣 A
外媒報道稱，美國國防部副部長Steve Feinberg在3月9日致五角大樓領導層的一封機密信件中表示，Palantir的AI系統正式確立為美軍的「記錄項目」（Program of Record）。五角大樓決定，從今年9月本財年結束起，Palantir AI將全面嵌入美軍各軍種。也就是說，Palantir的Maven人工智能系統正式成為美軍跨軍種的核心操作系統。這一決定就意味著，戰爭的算法不再是輔助工具而是靈魂。Palantir的武器目標識別技術，將在美國軍方中獲得長期、穩定的應用。Feinberg在信中
從通用計算轉向 AI 專用硬件，其核心驅動力是深度學習模型特有的計算與能耗需求。隨著模型規模擴展至萬億級參數，傳統架構面臨內存墻困境：在存儲器與處理單元之間搬運數據所消耗的能量，已遠超計算本身的能耗。本文梳理了當前用于解決這類瓶頸的設計策略，覆蓋從數據中心脈動陣列到功耗受限的邊緣端加速器等各類場景。問：標準 CPU 與 GPU 架構為何無法滿足 AI 負載需求？答：中央處理器（CPU）受限于面向通用任務設計的窄位寬向量處理單元與復雜緩存層次結構，在高并發 AI 運算中會產生顯著延遲。圖形處理器（GPU）雖
芯片廠商正越來越多地采用基于人工智能的工具，對用于各類邊緣場景的半導體進行驗證，這些場景包括機器人、無人機、自動駕駛汽車等實體 AI。但他們對這類技術仍持謹慎態度，會限制 AI 的執行范圍，并在必要時依靠人工干預檢查 AI 的運行結果。這些實體 AI 系統與大、小語言模型、計算機視覺模型、視覺?語言?動作模型等相連。在許多場景下，人們會使用 AI 工具監控這些模型，對海量數據集進行篩選以發現異常。從功能安全與網絡安全角度看，由 AI 工具監督連接了小語言模型與大語言模型的實體 AI 設備，看似形成了一個危
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