全球計算技術的格局正在發生深刻變革——計算模式正從集中式云架構，向覆蓋各類設備、終端及系統的分布式智能架構演進。2026?年將邁入智能計算新紀元，屆時，計算將具備更高的模塊化特性和能效表現，實現云端、物理終端及邊緣人工智能?(AI)?環境的無縫互聯。基于這一趨勢，Arm?發布了?20?項技術預測，這些技術將引領?2026?年的下一波創新浪潮。芯片創新1.模塊化芯粒技術將重新定義芯片設計隨著行業持續突破芯片技術的極限，從單片式芯
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202601 Arm 技術預測
2025 年是人工智能 (AI) 發展的關鍵轉折點。曾經尚處實驗探索階段的技術，如今已全面落地于汽車、消費電子、智能家居系統以及新一代機器人領域。2026 年國際消費電子展 (CES 2026) 恰逢行業關鍵節點——智能系統正朝著更智能、更快速的方向演進，并加速融入人們的日常生活。 在今年的 CES 上，以下趨勢將成為 AI 領域發展的核心動能：物理 AI：汽車、機器人及各類設備可感知、理解現實環境，并在實際場景中安全可靠地運行；邊緣 AI：智能持續向用戶端遷移，驅動日常設備實現更快速、更私密、
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CES 2026 Arm 物理AI 邊緣AI
繼去年推出驍龍 X2 Elite 芯片后，高通不出所料地擴展了其 Windows 平臺產品線，帶來了驍龍 X2 Plus 系列。新發布的包括一款十核升級版處理器與一款全新六核衍生型號，兩者均實現了單線程性能的大幅提升。盡管未來可能會推出更多衍生型號，但高通在 2026 年國際消費電子展（CES）上已正式發布兩款庫存單位（SKU）：其一為十核型號 X2P-64-100，高通稱其在 Geekbench 6 基準測試中，單核性能較上一代提升 35%，多核性能提升 17%；另一款是六核型號 X2P-42-100。
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高通 Windows 驍龍 X2 Plus ARM CES 2026
在國際消費電子展（CES）上，高通技術公司（Qualcomm Technologies, Inc.）正式發布驍龍 X2 Plus 平臺 —— 這是驍龍 X 系列的最新成員。作為一次突破性的升級，該平臺為追求高速、響應迅速、便攜且具備多日續航能力的現代職場人士、新銳創作者及普通用戶，重塑了每一次操作與每一段使用體驗。隨著驍龍 X2 Plus 的推出，高通技術公司將 Windows 11 Copilot + 個人電腦的強大性能拓展至整個驍龍 X 系列，多家頭部原始設備制造商（OEM）的相關機型將于 2026
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高通 CES 2026 驍龍 X2 Plus 10核 ARM 處理器
PCI-SIG外圍組件互連 Express Gen5（PCIe Gen5）是一種系統協議，主要用于系統中高速的數據傳輸。PCIe Gen5可實現32 Gb/s的傳輸速率。PCIe 幾乎集成在所有計算機系統中，包括服務器。PCIe是一種復雜的協議，包括鏈路訓練、TLP生成和事務、不同的有效載荷傳輸、錯誤TLP、流量控制以及RC和EP模式下的恢復狀態驗證。在對整個系統進行驗證之前，驗證協議至關重要。驗證工程師通過通用驗證方法（UVM）測試平臺參與驗證PCIe協議。除了驗證設置外，仿真工程師還提供驗證PCIe協
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Palladium 模擬器 PCIe 配置 FPGA
Arm開發的Zena系列計算子系統（CSS）有望讓半導體公司、一級供應商甚至汽車制造商更容易、更快地打造汽車級AI硅片。軟件正成為汽車行業中日益重要的戰場，人工智能正成為貫穿車輛各個領域的核心能力。Arm汽車部門高級副總裁兼總經理Dipti Vachani表示：“AI工作負載正成為基本要求。”隨著人工智能開始成為從先進駕駛輔助系統（ADAS）到車載信息娛樂系統（IVI）等各個方面的核心，企業們正在重新設計汽車的內部電氣架構。他們都在將更多計算能力從車內各個角落的電子控制單元（ECU）轉移到更小的“集中式”
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Arm Zena系列 汽車 AI 芯片
全球功率系統和物聯網領域的半導體領導者英飛凌科技股份公司近日宣布，AMD?已測試英飛凌?64MB HYPERRAM??存儲芯片和?HYPERRAM??控制器?IP?在?AMD Spartan? UltraScale+??FPGA SCU35?評估套件上的使用情況，結果證明其可作為?AMD MicroBlaze? V?軟核?RISC-V?處理器經濟高效的高帶寬存儲解決方
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英飛凌 HYPERRM 存儲芯片 AMD FPGA
長期以來，Lattice Mach?系列FPGA在板級控制與安全應用領域樹立了性能、靈活性和能效方面的標桿。隨著全新Lattice MachXO4? FPGA系列的推出，萊迪思正重新定義下一代系統在控制與連接方面的可能性，為計算、工業、汽車、消費電子和通信等眾多市場領域的應用提供極具競爭力的能效表現、卓越的可靠性和靈活的設計方案。Lattice Mach 系列FPGA兼具無與倫比的系統可靠性、小巧的封裝尺寸和低功耗特性，已成功驅動海量應用，使設計人員即使在空間受限的環境中也能高效實現復雜的邏輯功能。該系列
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萊迪思 FPGA
2025 年初，Arm 曾預測：Arm 架構將占據近半數 2025 年出貨到頭部云服務提供商的算力。根據今年前三個季度的實際出貨數據，市場正向著這一預測目標穩步邁進。這些搭載 Arm 架構的服務器的意義遠不止于一個統計數字，更重要的是它們構成了融合型人工智能 (AI) 數據中心這一新型基礎設施的計算核心。從云原生服務到最具挑戰性的 AI 工作負載，超大規模云服務提供商正逐步將基于 Arm 的定制化計算作為標準路徑，以此實現性能、功耗與規模的平衡。近期發布的 Amazon Graviton5 正是這一新模式
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Arm 融合型AI數據中心 AI數據中心
汽車行業正經歷一場前所未有的革命。汽車中攝像頭、激光雷達和雷達等傳感器的普及，催生了先進的駕駛輔助系統（ADAS），這些系統為現代車輛在自動駕駛、安全和性能方面提供了前所未有的功能。然而，隨著傳感器活動的增加，行業也在硬件、計算和設計方面面臨重大挑戰。具體來說，這些傳感器產生的大量數據在數據管理、控制和處理方面帶來了問題。同時，實現性能和安全需要對這些數據進行實時、低延遲的處理。所有這些因素都導致人們意識到通用計算硬件已無法勝任這一任務。為了實現最高水平的車輛自動駕駛，行業已轉向硬件加速和定制電子設備，取
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FPGA ADAS
探索FPGA加速的語言模型如何重塑生成式人工智能，帶來更快的推理、更低的延遲和更優的語言理解。引言：大型語言模型近年來，大型語言模型（LLMs）徹底改變了自然語言處理領域，使機器能夠生成類人文本并進行有意義的對話。這些模型，如OpenAI的GPT，擁有驚人的語言理解和生成能力。它們可用于多種自然語言處理任務，包括文本生成、翻譯、摘要、情感分析等。大型語言模型通常通過深度學習技術構建，特別是使用變換器架構。Transformer是神經網絡模型，擅長捕捉序列中的長距離依賴關系，非常適合語言理解和生成任務。訓練
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FPGA chatgpt
實現FPGA加速LLM性能Speedster7t FPGA 在運行 Llama2 70B 參數模型時，與 GPU 解決方案相比表現如何？證據令人信服——Achronix Speedster7t FPGA 在處理大型語言模型（LLM）方面表現優異，通過提供計算能力、內存帶寬和卓越能效的最佳組合——這些是當今大型語言模型復雜需求的關鍵特質。像Llama2這樣的大型語言模型的快速發展，為自然語言處理（NLP）開辟了一條新的道路，有望帶來比以往任何時候都更接近人類的互動和理解。這些復雜的大型語言模型是創新的催化劑
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FPGA LLM
隨著人工智能（AI）模型日益復雜和普及，行業仍在努力尋找最有效的硬件，以滿足AI推理不斷變化的需求。雖然GPU、TPU和CPU傳統上處理各種AI工作負載，但FPGA——尤其是配合Achronix Speedster7t FPGA等高性能架構時——在靈活性、效率和實時性能方面提供了無與倫比的優勢。本文重點介紹了FPGA成為AI推理工作負載更優解決方案的五大架構原因，以及Achronix Speedster7t FPGA如何引領這一趨勢。1. 大規模并行性，調整到模型與連續處理任務的CPU和提供固定函數并行性
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AI FPGA
Altera?終于從英特爾獨立出來，使 Altera 能夠專注于 FPGA 芯片和工具。其最新發布的是Agilex 5 D系列，屬于其FPGA產品線的中段（見圖1）。Agilex FPGA 還可以集成硬 Arm CPU 邏輯，如雙核 Arm Cortex-A55 和雙核 Arm Cortex-A76 硬邏輯。Agilex 9 系列支持直接射頻技術。1. Altera最新的Agilex 5正好位于其FPGA產品線的中間位置。使用后量子加密安全啟動Agilex 產品組合由基于 RAM 的 FPGA
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量子 加密 FPGA
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