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技術資訊
微處理器成為ARM在智能手機能兼顧高效能與省電的基礎
2020-06-20
在智能手機崛起前,多數的人談到電腦,多半只知道AMD 、 Intel與NVIDIA ,不過隨著智能手機崛起, ARM這個名字也漸漸廣為人知,不過不同于前三家以電腦為主的品牌, ARM總給人一種蒙著神秘面紗的感覺,好像哪里都可以聽到搭載ARM的核心,但卻又不是處理器的品牌,不過或許很多人并不清楚, ARM不僅僅只是智能手機界的霸主,從物聯(lián)網裝置到伺服器甚至汽車,處處可見ARM的技術。 雖然ARM 廣為人知是智能手機崛起后近幾年的事情,不過追溯到ARM 的前身艾康電腦 ( Acorn Computers),則可回溯到上個世紀1978 年,而后在1990 年正式成立ARM。早期的ARM 并非主打高效能運算,而是以省電的微處理器技術為主,從省電的微處理器開始發(fā)展至今,也成為ARM 在智能手機能兼顧高效能與省電的基礎。 ARM 是一家很不同的公司,他不像AMD 、 Intel 或是NVIDIA 本身既是技術擁有者也是核心與處理器品牌, ARM 是一家所謂的IP 技術授權公司,完全不涉及自有處理器品牌。什么是IP 技術授權公司?也就是自身擁有技術但不涉及品牌實體產品,而是將技術授權給如蘋果、高通、聯(lián)發(fā)科、三星等公司,而這些公司在透過ARM 所授權的技術,再進一步打造自己的處理器。 還是有點難懂嗎?或許用比喻的方式會簡單一些吧。假設把處理器當成商店賣的套餐, AMD 、 Intel 與NVIDIA 就像是賣調理包的公司,進去之后所有的套餐從食材、烹飪方式、主食與配菜搭配、包裝都是由中央工廠調配完成,對消費者而言好處是打開調理包就是一道料理,雖然口味均一卻也缺乏變化。 ? 而ARM 則像是提供食材與食譜的公司,像是蘋果、高通、聯(lián)發(fā)科與三星都可選擇要購買的是什么,由于ARM 的授權還可分為只提供指令集供客戶自行修改或是微架構,有能力自行調教的客戶可以只選擇購買指令集,而在其它領域有專精的客戶則可購買已經有完整設計的微架構,再搭配自己的技術打造自己的處理器。 指令集就像是食材,食材需要經過烹飪才能食用;而微架構就如同是食譜,給了不知道如何烹調的人可以參考的方式。知道怎樣烹調的可以直接向ARM 買食材并依照自己的專業(yè)進行烹調,不知道怎樣烹調的就連食譜一起買,按表操課也是能做出一道料理。 若把處理器當成一份套餐, CPU 就宛若飯、面等主食,而GPU 則像是主菜,其它的部分像是ISP 、 DSP 等就如同配菜一樣,只需要主食可以只購買主食相關的食材與食譜,而主食若要變成套餐,除了同樣向ARM 購買以外,也可搭配自己準備的主菜與配菜,例如蘋果、高通的處理器,除了CPU 是以基于ARM 微架構自行設計外,其GPU 就非ARM 的專利技術。 這樣的獨特模式,也造就ARM 在市場引領創(chuàng)新,因為客戶可依照自身需求,省卻了如CPU 架構這樣需要投入人力與財力進行研發(fā)的復雜部分,專注于自身擅長的領域,例如高通、聯(lián)發(fā)科等對于基頻技術的專業(yè),或是蘋果對于架構最佳化微調的技術。 且ARM 與PC 處理器廠商最不同的地方,就是與客戶之間保有良好的互動關系, ARM 不僅把授權所得積極的投入新技術開發(fā), ARM 每一次開發(fā)新技術架構前,皆是與客戶商討前瞻性的需求,以未來至少3 到5 年的需求,投入下一代新技術的開發(fā),這也確保ARM 所推出的指令集與微架構都會是客戶所需要的,這也是ARM 之所以能夠擁有越來越多客戶合作的關鍵。 不同于PC 世代一切以CPU 效能為圭臬, ARM 自始都很強調根據不同需求使用不同的核心,以多種核心搭配使效率得以最大化,故ARM 與其客戶所推出的處理器,皆整合為不同情境所需的多種核心,而每個核心的配置也都有其意義存在。 ???????先前也提到, ARM 不僅是智能手機界各家處理器背后的王者,同時深入每個會用到與核心相關的地方; ARM 旗下的CPU 分為三大類,分別是高效能運算的Cortex-A ,重視即時性與低延遲的Cortex-R ,以及以省電的微處理器應用為主的Cortex-M ,這三項核心都有著不同的特質,亦可同時并存在同一顆處理器或是在同一平臺的不同處理器間配合。 Cortex-A 是目前最常聽到的ARM 微架構,也就是傳統(tǒng)被熟知的CPU 中央處理器,具備執(zhí)行作業(yè)系統(tǒng)的能力; Cortex-R 被稱為即時處理器,過去最常用于需要高精度與快速反應的硬碟馬達或是引擎供油管理,現(xiàn)在則因為網路技術流量提升,也被用于網路數據管理; Cortex-M 則被稱為微處理器,應用的范圍廣到驚人,從滑鼠的光學引擎、物聯(lián)網應用、智能家電等,都有Cortex-M 的身影。 此外,在CPU 架構中, ARM 早意識到顧及省電與效率下,難以依靠單一種高效能Cortex-A 核心達成,故也在智能手機開始重視效能后,提出稱為big.LITTLE 的核心配置設計,以一組最多四核心、以一組省電、一組高效能的核心搭配,在不同的運算需求進行切換,兼顧省電與運算效能需要。 而且今年ARM 也將省電技術再升華,推出從基本架構方面改善的DynamIQ 設計,并宣布DynamIQ big.LITTLE ,不僅讓一組內的核心最多可以達到8 核心,同時也讓高效能與省電核心可以在同一群組中并存,使設計與運作原理變得更簡單,也使效率再次提升,更多的細節(jié)可見接下來的一圖看懂DynamIQ 。 除了提供CPU 架構與設計以外, ARM 也提供Mali GPU 與Mali ISP 等技術,同時也開始著墨前幾年完全不敢想像的基于平行運算的高效能運算應用,在低能耗方面更由于物聯(lián)網概念逐漸成形,也有越來越多基于Cortex-M 的應用出現(xiàn), ARM 涵蓋的領域也更加由微至巨,這也是稱ARM 為產業(yè)界無冕王的原因。 雖然以ARM獨特的模式與伙伴關系, ARM幾乎可說在業(yè)界已獨領風潮,不過ARM依舊謹慎的持續(xù)發(fā)展新技術,深怕因為怠慢新技術的開發(fā)使伙伴的創(chuàng)新無法持續(xù)向前,201 6年九月ARM加入了關注物聯(lián)網的日本軟銀集團,在集團的助力下, ARM持續(xù)加碼投入技術研發(fā),以期身為技術領軍者卻仍能戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢如履薄冰,更是讓ARM能夠擁有當前局勢的關鍵。 億道電子是國內全面的開發(fā)工具提供商, 致力于將全球先進的軟件產品引薦給國內研發(fā)型企業(yè)使用,為企業(yè)提供研發(fā)、設計、管理過程中使用的各種軟件工具,并致力于和客戶一同提高研發(fā)、設計效率,縮短設計周期。億道電子先后與arm、Altium、Ansys、QT、TestPlant、CollabNet、Parasoft以及TouchGFX等多家全球知名公司建立戰(zhàn)略合作伙伴關系,并成為他們在中國區(qū)的重要分銷合作伙伴。 億道電子專注開發(fā)、設計、管理工具數十年,客戶超過6000家,具有豐富的工具使用及客戶支持經驗積累,可以為客戶提供從arm開發(fā)、EDA板級設計、軟件編譯及測試工具、結構設計工具、多物理場仿真工具以及嵌入式GUI工具等產品與服務。億道電子在北京、上海、深圳設有分公司,業(yè)務遍布全國。 ??????????????????????????????????????????????????????摘自 電子發(fā)燒友網
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億道電子關于Altium Designer使用心得 征文活動
2020-06-20
計算機科學的發(fā)展主要涉及硬件和軟件的發(fā)展,而軟、硬件發(fā)展的核心問題之一是如何保證它們是安全可靠的。如今,硬件性能變得越來越高,運算速度變得越來越快,體系結構變得越來越復雜,軟件的功能也變得越來越復雜,如何開發(fā)可靠的軟、硬件系統(tǒng),己經成為計算機科學發(fā)展的巨大挑戰(zhàn)。億道電子計劃進行“各領域研發(fā)人員關于Altium Designer使用心得”征文活動,不管您使用的是Protel、DXP還是Altium Designer的各種版本,我們都期待您不一樣的使用見解,我們將收錄國內各個行業(yè)領域使用Altium Designer軟件工具所取得的理論、技術或實驗等方面創(chuàng)新性、突破性心得體會和見解,并探討其在產業(yè)界的應用前景,公布給大家參考。 一、征文題目 題目:各領域研發(fā)人員關于Altium Designer使用心得 二、征文內容 1、 一篇不低于500字的Altium Designer使用見解及心得體會的文章,文章要求結合本行業(yè)產品開發(fā)要求,可以涉及原理圖、PCB、3D、器件庫使用過程中的經驗、技巧等,展現(xiàn)Altium Designer的優(yōu)點。 2、 一篇不低于500字的ADMS(AD二次開發(fā))使用見解及心得體會的文章,文章要求結合本行業(yè)產品開發(fā)要求,使用過程中便利性、高效性,及與ERP/PDM系統(tǒng)對接的智能化,實現(xiàn)元器件物料與PCB設計無縫對接等內容展現(xiàn)ADMS的優(yōu)點。 三、征文評選及獎勵辦法 1、每篇文章稿費1000元京東卡,共征集10篇文章。 2、每篇文章稿費1000元京東卡,共征集5篇文章。 3、獲征的15篇文章進行有獎評選,一等獎2500元京東卡,二等獎1500元京東卡,三等獎1000元京東卡。 四、征文要求 1、投稿文章未在正式出版物上發(fā)表過,也不在其他刊物或會議的審稿過程中,不存在一稿多投現(xiàn)象;保證投稿文章的合法性(無抄襲、剽竊、侵權等不良行為)。  2、獲征文章自動授權億道電子公布使用,我們將在億道電子官方平臺公開發(fā)布獲征文章。 五、截稿日期及投稿郵箱 1、截稿日期:2020年7月31日 2、投稿郵箱:zewei.liu@emdoor.com 3、聯(lián)系人:劉澤偉(17717551167)
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器官芯片已加入新冠病毒戰(zhàn)役中
2020-05-20
新冠病毒可能成為人類歷史上最難對付的病毒之一。 當前,新冠疫情已經在全球造成數以百萬計的感染和數十萬人的死亡,然而病毒的蔓延似乎還將持續(xù)。即便在今年北半球的夏秋季節(jié)得到控制,大概率也會在今年底的冬春季節(jié)再次卷土重來。 現(xiàn)在,全世界估計沒有比研制出新冠病毒疫苗和特效抗病毒藥更緊迫的問題了。近期,由我國主導的全球第一個獲批臨床試驗的新冠滅活疫苗已經結束一期臨床試驗,目前正在進行二期臨床試驗。按照之前世衛(wèi)組織的預計,新冠疫苗最快也要18個月才能問世。疫苗研發(fā)上的“中國速度”似乎會讓新冠病毒疫苗的到來更快一些。   然而更為嚴峻的情況是新冠病毒在傳播過程可能會出現(xiàn)變異。根據美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室的一項最新研究,現(xiàn)在歐美地區(qū)主要流行的毒株已經是一種比新冠病毒大流行初期傳播的毒株更具有傳染性的新型毒株。如果新冠病毒能夠適應夏季高溫,并再次發(fā)生變異的話,正在研發(fā)的疫苗可能失效。 相關專家表示,密切監(jiān)測新冠病毒的基因變異,針對病毒較為穩(wěn)定的部分進行有效免疫,對全球的藥物研制和疫苗研發(fā)至關重要。 為加快疫苗和抗病毒藥物研制,研究者們正在嘗試采用一種被稱為“改變未來的顛覆性技術” 的新方法——器官芯片,來進行新冠病毒入侵免疫系統(tǒng)的機制研究,以及試圖縮短藥物的臨床試驗周期。 器官芯片的神奇之處到底何在,能夠在新冠疫苗的研制中發(fā)揮怎樣的作用?這是我們在這里深入探究的重點。 什么是器官芯片? 人體器官芯片的崛起,本身就有著強烈的現(xiàn)實需求和應用場景,那就是新藥研發(fā)。 首先,現(xiàn)代新藥的研發(fā)之所以成本極高、周期長且失敗率高的一個主因,就是藥物在進入臨床試驗階段的失敗風險非常高,因此提高對人體對藥物反應的預測的準確率,可以有效降低臨床試驗的試錯成本。 其次,當前臨床前期試驗的藥物模型預測主要來自于動物試驗。除了分析起來非常復雜、耗時耗力以及動物倫理問題外,動物的藥物模型最大的缺點便是無法準確地模擬人體系統(tǒng)。即使是像小白鼠這樣跟人類99%基因相同的動物模型都可能帶來很多藥物的預測偏差。 另外,一種代替動物試驗的體外細胞模型,具有快速、高通量的特征,可以廣泛用于早期化合物的篩查。但是這種通過培養(yǎng)皿或多孔板培養(yǎng)的簡單細胞模型,生理功能不完整,無法反映組織間的相互作用和生理狀態(tài)下的藥物發(fā)生機理。 因此,醫(yī)藥研發(fā)需要一種精準性更高,更能反映生理機制的藥物篩選技術。構建一個百分百還原人體器官模型的技術還有點困難,但是通過逆向工程還原人體器官關鍵的部位和功能則是行得通的,器官芯片就在微流控技術的基礎上誕生了。 器官芯片(organ-on-a-chip),這個聽起來有點賽博格(Cyborg)意味的技術,并不如我們常見的半導體芯片那樣復雜和高深,其概念早在上世紀90年代就已經提出。 器官芯片技術是仿生生物學和微加工技術的結合,主要是利用微流控技術控制流體流動,結合細胞與細胞相互作用、基質特性以及生物化學和生物力學特性,在芯片上構建三維的人體器官生理微系統(tǒng)。微流控芯片系統(tǒng)能夠將微組織器官的直徑控制在毫米甚至微米級別,并且增強其營養(yǎng)交換,防止微組織器官的核心細胞的死亡。   通俗來講,器官芯片既不用完全按照完整的器官進行重建,又具有人體原來器官組織的生理活性和結構功能特征,能夠成為預測人體對藥物反應和外界各類刺激反應的良好替代品。 人體器官芯片如何實現(xiàn)新藥檢測? 以上我們知道,器官芯片主要是模擬人體內部的組織環(huán)境,這一內部環(huán)境可以是某一塊器官組織,也可以是多個器官的組合,比如整個人體。 截至目前,已經發(fā)表的人體不同的器官芯片有:腸道芯片、肺部芯片、心臟芯片、肝臟芯片、血管芯片、腫瘤芯片、胎盤芯片以及集合多種器官芯片組成的人體芯片(human-on-a-chip)。 單個器官芯片的研發(fā)可以讓研究者更直觀地了解器官組織的生理機制的變化過程,也可以實現(xiàn)專門的藥物的功能的實驗和檢測。   比如,哈佛大學研制的一款腸道芯片,就可以還原人體腸道的三維的褶皺和小腸絨毛結構,甚至實現(xiàn)微生物群落的共生,因此可以很好地構建口服藥物的吸收、代謝模型。 再比如,在心臟芯片中還原心臟微環(huán)境中的三維結構,用于在心血管疾病藥物研發(fā)中觀測和對比心肌細胞在不同的刺激下的反應。研究者們成功地在芯片上測試了不同濃度腎上腺素對心臟肌肉細胞收縮性的影響。 此外,像肝臟芯片可以用于對某些藥物或病原體對于肝臟細胞的毒性或損害;血管芯片可以模擬人體中血管周圍環(huán)境與血管的物質交換,用于觀測心血管疾病藥物對血管表面的刺激反應;腫瘤芯片可以還原復雜的腫瘤微環(huán)境或者模擬腫瘤轉移,從而測試抗腫瘤藥物的效果;胎盤芯片可以模擬胎兒和母體之間的物質交換過程,促進對早產帶來的胎盤功能障礙的研究以及治療。 由于人體是一個由多個器官組成的高度復雜的系統(tǒng),如果想要研究任何一種疾病或者檢測任何一種藥物的安全性和有效性,最理想的情況就是在一個完整的人體上進行實驗。那么,構建模擬多個器官的“多器官芯片”,也就是“人體芯片”成為行業(yè)研究的熱點。 比如,近期科學家開發(fā)出一種包含五個容納不同類型細胞腔室的器官芯片裝置,通過循環(huán)營養(yǎng)液的通道連接模仿血液流動。   這一裝置用于研究藥物及其化學副產品對靶細胞和其他組織同時產生影響的程度,未來可以有效測量不同抗癌藥物對癌細胞以及心臟和肝細胞的影響。 未來,研究者的最終目標是將人體的肝臟、腸道、心臟、腎臟、大腦、肺部、生殖系統(tǒng)、免疫系統(tǒng)、血液循環(huán)系統(tǒng)和皮膚用器官芯片的方式連接到一起,組成真正的人體芯片,從而能夠更加完整和有效地研究不同疾病、藥物、化學物質以及食物對人體健康的整體影響。 器官芯片有哪些用處? 為加速新冠病毒疫苗研發(fā),我們需要首先了解新冠病毒在入侵人體時候的發(fā)生機制與發(fā)生過程,也就是要找到為什么我們的免疫系統(tǒng)對其幾乎沒有抵抗力,這種病毒在入侵早期會對人體細胞造成哪些傷害。 由于現(xiàn)實中一個人被發(fā)現(xiàn)感染新冠病毒,很有可能已經是感染數天以后了,所以研究者很難找到早期感染者,特別是在24小時之內的感染者進行病毒入侵模式的觀察和檢測。而通過創(chuàng)建相關的器官芯片的模型,研究人員就可以詳細觀察新冠病毒在入侵人體早期是如何工作的了。 為此來自加拿大的研究人員正在利用多倫多大學研制的鼻子、眼睛、嘴巴和肺部的器官芯片來模擬新冠病毒的入侵方式。具體來說就是發(fā)現(xiàn)病毒突破我們人體的上皮細胞的屏障進入人體內部,而肺芯片的感染能夠研究免疫系統(tǒng)對新冠病毒的先天早期反應。   研究人員還將使用一種Powerblade的技術,用來標記被新冠病毒感染后的細胞分子,并給出相應的生物標記。未來如果用于疫苗的臨床前期的實驗,研究者就可以利用這一模型研究不同人體的先天免疫系統(tǒng)對新冠病毒疫苗會做出如何的反應。 我們可能仍然記得,在我國新冠疫情初期,某些機構通過體外細胞實驗的驗證,就宣傳某種藥物對新冠病毒有效,還一度造成全電商斷貨的鬧劇。結果遭到輿論和專家的批判,原因就在于他們僅通過簡單細胞模型來進行藥物有效性的證明,其結論是非常單薄的。 而通過器官芯片,新藥在上面進行有效性和安全性的篩選和驗證,就會比細胞模型有說服力,而且能部分替代動物實驗,縮短藥物臨床前研究的過程。 最近,在針對新冠病毒的抗病毒藥物的研制上,中國科學院大學的一支團隊正在利用器官芯片的方式,設計一種高通量的藥物篩選平臺,構建體外肺泡,以更好地縮短整個藥物研發(fā)的流程,從而加快推進整個特效藥的研發(fā)進程。   當然,我們也需要理性地認識到,在抗擊新冠病毒而進行的疫苗研發(fā)和抗病毒藥物的研制上,器官芯片仍然也只是起到前期的病毒致病機制的研究和后續(xù)藥物藥效篩選的輔助篩查的作用,也仍然以科研機構的基礎性研究為主,很難進入商業(yè)化研發(fā)的階段。 理論上來說,器官芯片以一種全新的方式來真實地重現(xiàn)人體器官的生理、病理活動,讓研究者直觀地觀察和研究機體的各種生物學行為,為了解新藥靶標的生物機制、為疾病的研究提供新的視角,同時為預測新藥的有效性和安全性、探索物種的差異性和意外的臨床表現(xiàn)提供了新的方法。 器官芯片還在從實驗室走向現(xiàn)實應用的道路上。如果此次對新冠病毒的感染機制研究和藥物研制中,器官芯片能夠發(fā)揮一定作用,也將能夠推動更多的醫(yī)藥企業(yè)和機構投入資源,加入到對這些改變未來的“顛覆性技術”的商業(yè)化進程當中。   關于億道電子 億道電子是國內最全面的開發(fā)工具提供商, 致力于將全球最先進的軟件產品引薦給國內研發(fā)型企業(yè)使用,為企業(yè)提供研發(fā)、設計、管理過程中使用的各種軟件工具,并致力于和客戶一同提高研發(fā)、設計效率,縮短設計周期。億道電子先后與arm、Altium、Ansys、QT、TestPlant、CollabNet、Parasoft以及TouchGFX等多家全球知名公司建立戰(zhàn)略合作伙伴關系,并成為他們在中國區(qū)的重要分銷合作伙伴。 億道電子專注開發(fā)、設計、管理工具數十年,客戶超過6000家,具有豐富的工具使用及客戶支持經驗積累,可以為客戶提供從arm開發(fā)、EDA板級設計、軟件編譯及測試工具、結構設計工具、多物理場仿真工具以及嵌入式GUI工具等產品與服務。億道電子在北京、上海、深圳設有分公司,業(yè)務遍布全國。
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基于Arm技術的芯片上一季度出貨量再創(chuàng)新高
2020-05-20
[導讀](2020年2月26日)在2019財年第三季度(2019年9-12月)中,Arm半導體合作伙伴基于Arm技術的芯片出貨量達到64億顆,再創(chuàng)歷史新高,這也是過去兩年內第三次創(chuàng)下單季出貨量新高。 (2020年2月26日)在2019財年第三季度(2019年9-12月)中,Arm半導體合作伙伴基于Arm技術的芯片出貨量達到64億顆,再創(chuàng)歷史新高,這也是過去兩年內第三次創(chuàng)下單季出貨量新高。 其中,Cortex-M處理器的出貨量達到42億顆,再次刷新紀錄,Arm由此看到終端設備對于嵌入式智能的需求不斷增加。截止到目前,Arm的合作伙伴已經出貨超過1600億顆基于Arm技術的芯片,過去三年平均每年出貨超過220億顆芯片。 Arm IP產品事業(yè)群總裁Rene Haas 表示:“上一季度,Arm合作伙伴基于Arm技術的芯片出貨量達到了創(chuàng)紀錄的64億顆,其中包括刷新紀錄的42億顆Cortex-M處理器,進一步證明了Cortex-M是嵌入式與物聯(lián)網應用的優(yōu)選處理器?!? “此外,我們對新技術與開發(fā)人員生態(tài)系統(tǒng)的加速投資也為我們帶來了2015年以來單季最多的授權協(xié)議數量。Arm攜手計算生態(tài)系統(tǒng),積極為更多終端設備帶來效率更高的智能,打造人工智能驅動的網絡邊緣,同時為云端帶來更高的效率與更低的成本。” 關于億道電子 億道電子是國內較全面的開發(fā)工具提供商,致力于將全球先進的軟件產品引薦給國內研發(fā)型企業(yè)使用,為企業(yè)提供研發(fā)、設計、管理過程中使用的各種軟件工具,并致力于和客戶一同提高研發(fā)、設計效率,縮短設計周期。億道電子先后與arm、Altium、Ansys、QT、TestPlant、CollabNet、Parasoft以及TouchGFX等多家全球知名公司建立戰(zhàn)略合作伙伴關系,并成為他們在中國區(qū)的重要分銷合作伙伴。億道電子專注開發(fā)、設計、管理工具數十年,客戶超過6000家,具有豐富的工具使用及客戶支持經驗積累,可以為客戶提供從arm開發(fā)、EDA板級設計、軟件編譯及測試工具、結構設計工具、多物理場仿真工具以及嵌入式GUI工具等產品與服務。億道電子在北京、上海、深圳設有分公司,業(yè)務遍布全國。 摘自21ic網
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歷經兩年研發(fā),Arm中國AI產品周易AIPU迎落地首秀
2020-04-24
上月,全志科技發(fā)布了新款智能語音專用處理器,這是Arm中國耗時兩年研發(fā)的周易AIPU的落地首秀。近日,雷鋒網與Arm中國產品研發(fā)副總裁劉澍和全志科技副總裁陳風進行了深度交流,了解到了Arm中國的產品進展以及Arm中國與全志科技定制周易AIPU的更多細節(jié)。 Arm中國在2018年注冊成立,中方投資團隊占股51%,Arm公司占股49%,接管Arm在國內的所有業(yè)務。同時,Arm中國也會研發(fā)更符合中國市場需求的產品。據悉,Arm中國從2018年開始就在推進3個產品線,分別是:周易AIPU、山海平臺安全解決方案、星辰處理器。 劉澍透露:“這三個產品線從團隊建立、到產品開發(fā)到發(fā)布客戶、到客戶芯片流片回來測試的工作,目前一切進展順利。今年第一季度恰好都有客戶的芯片返回而且工作正常?!? 周易AIPU屬于當下最受關注的AI產品品類,也是Arm中國看到落地應用的產品。“與Arm不久前推出的配合Arm Cortex-M處理Ethos-U55和配合Cortex-A處理器的Ethos N系列NPU相比,Arm中國周易AIPU更加通用,既可以跟Cortex-M或Cortex-A一起工作,也可以作為處理器進行獨立工作?!眲鴮卒h網表示。 也就是說,周易AIPU既不是CPU處理器,也不是神經網絡加速器。這是因為,周易AIPU定義了一套新的適用于AI算法的指令集,通過指令來驅動里面的向量處理單元和固定的AI算法處理單元,從而完成各種復雜網絡的組合的操作。   但作為一款AI處理器,周易AIPU也必須尋找通用性和效率的平衡點,以提升產品的競爭力。周易AIPU的做法是,用向量處理單元Vector/Tensor Process的并行的8-bit向量陣列進行向量計算,Arm中國為Vector/Tensor Process定義了一整套向量處理指令集,有點類似于Arm此前的NEON指令集。 另外,周易AIPU中的AI Fix Function把常見的AI網絡里所通用的部件和單元固化為硬件,通過指令就可以驅動硬件工作,提升效率。 標量部分,周易AIPU也有標量單元,這個單元并非完成的CPU,但有類似標量處理器的功能。 因此,周易AIPU用標量處理單元Scalar Unit、向量處理單元TensoCre Ellxe.Cell,還有能提升AI效率的AI Fix Function,最終實現(xiàn)通用性和效率的兼顧。   億道電子是國內全面的開發(fā)工具提供商, 致力于將全球先進的軟件產品引薦給國內研發(fā)型企業(yè)使用,為企業(yè)提供研發(fā)、設計、管理過程中使用的各種軟件工具,并致力于和客戶一同提高研發(fā)、設計效率,縮短設計周期。億道電子先后與arm、Altium、Ansys、QT、TestPlant、CollabNet、Parasoft以及TouchGFX等多家全球知名公司建立戰(zhàn)略合作伙伴關系,并成為他們在中國區(qū)的重要分銷合作伙伴。 億道電子專注開發(fā)、設計、管理工具數十年,客戶超過6000家,具有豐富的工具使用及客戶支持經驗積累,可以為客戶提供從arm開發(fā)、EDA板級設計、軟件編譯及測試工具、結構設計工具、多物理場仿真工具以及嵌入式GUI工具等產品與服務。億道電子在北京、上海、深圳設有分公司,業(yè)務遍布全國。                                                        摘自 雷鋒網
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談視覺在自動駕駛與狀態(tài)監(jiān)測中的應用
2020-04-24
自從特斯拉將Model 3投入生產以來,時間已經過去了近3年,然而該款車內面向座艙、位于后視鏡上方的攝像頭一直處于“休眠狀態(tài)”。 近日,特斯拉CEO埃隆·馬斯克透露了Model 3中這款攝像頭的功能,特斯拉在開啟Autopilot自動駕駛系統(tǒng)時可以使用該攝像頭監(jiān)控駕駛員的注意力,同時還能防止乘客在乘坐自動駕駛共享汽車時惡意破壞汽車。   去年,馬斯克還為該攝像頭申請了名為“基于乘客‘身體’空間位置而打造車輛個性化系統(tǒng)及方法”的專利,專利中表明在某些應用示例中,用戶可根據偏好進行初級車載定制化配置,比如調整駕駛座椅、車輛側視鏡、音樂偏好、駕駛模式偏好等電動可調節(jié)部件的相關設定值。 攝像頭作為推動汽車發(fā)展的關鍵傳感器之一,不僅在自動駕駛應用中大展身手,還是未來智能化座艙的必備幫手,例如人機交互界面、注意力狀態(tài)監(jiān)控、健康狀態(tài)監(jiān)控等方面,攝像頭應用都將占據一席之地。 相關ADAS的視覺方案 隨著日常出行對安全性、舒適性要求的提升,自動駕駛的優(yōu)勢與價值不斷顯現(xiàn),以ADAS(高級駕駛輔助系統(tǒng))為核心的自動駕駛技術發(fā)展迎來關鍵節(jié)點。其中,傳感器中視覺的性能將在下一代迎來飛躍,預計未來3—5年量產的前視攝像頭中,單目測距達到200米—300米,像素在2Mp到8Mp之間。在成本占據優(yōu)勢的前提下性能與長距離毫米波雷達差距大幅減小,同時兼具成本和圖像識別等方面的優(yōu)勢,目前,基于純視覺的L4級方案百度Apollo Lite已經路測成功,未來視覺傳感器在汽車產業(yè)鏈中的比重將持續(xù)提升。   攝像頭在汽車上的應用方案包含前視方案和環(huán)視方案。前視方案目前主要分為單目和雙目攝像頭兩種類型。簡單講,單目攝像頭的測距原理是先通過圖像匹配進行目標識別(各種車型、行人、物體等),識別出物體的具體輪廓,根據傳感器的尺寸再通過目標在圖像中的像素大小估算目標距離。這就要求在估算距離之前首先對目標進行準確識別,判斷是汽車、人、貨車、SUV還是小轎車。通常單目攝像頭內嵌于車內后視鏡中,單目測距的算法包括傳統(tǒng)機器學習算法與深度學習中的卷積神經網絡(CNN)。 準確識別是準確估算距離的第一步。要做到這一點,就需要建立并不斷維護一個龐大的樣本特征數據庫。保證這個數據庫包含待識別目標的全部特征數據。而雙目攝像頭就是利用兩幅圖像的視差直接測量距離,類似于人眼的感知,無需判斷物體的類型。通常雙目攝像頭置于車內后視鏡上方的擋風玻璃處。理論上,雙目攝像頭的精度可達毫米級,而且雙目攝像頭計算距離所花費的時間遠低于單目攝像頭。 除了單雙目之外,還有多攝像頭組成的平臺。有的方案中選用長焦和廣角攝像頭于ADAS主攝像頭配合,兼顧周圍環(huán)境與遠處物體探測。 而以目前行業(yè)水準來看,主流方案測距上單目優(yōu)于雙目,遠期來看,優(yōu)于單目方案測距與分辨率掛鉤,攝像頭像素提升對于單目性能有卓越提升效果,雙目產品受限于同步性等因素,難以超越單目。 環(huán)視方案則是通過4—6個廣角攝像頭采集圖像數據,拼接后合成360度的全景俯視圖,現(xiàn)階段多用于可視化系統(tǒng)。可視化系統(tǒng)提供車身周圍實時的俯視圖像,用全景圖像消除車身周圍的視野盲區(qū),提供相對方位與距離信息。 不同的方案有不同的用途,比如前視方案普遍用于車體縱向的識別、測距等,如前車碰撞預警、行人碰撞預警、緊急制動剎車和自適應巡航等。而環(huán)視方案普遍用于自主泊車以及輔助橫向的預警、控制,包括車道偏離預警、車道保持功能等。 相關狀態(tài)監(jiān)測的視覺方案 在駕駛員體驗方面,車內攝像頭可用于車內的身份識別、檢測駕駛員狀態(tài)、手勢識別等,提高安全性。   駕駛員監(jiān)控(DMS)系統(tǒng)的功能主要針對駕駛員的疲勞、分神、不規(guī)范駕駛等危險情況進行一層或多層預警,要求在全部工況環(huán)境下工作,包括暗光、夜晚、逆光等環(huán)境,且不能受駕駛員衣著的妨礙。 比如在最近的疫情期間,人們在公共場合自覺佩戴口罩以防止COVID-19的傳播,這向絕大部分人臉識別系統(tǒng)拋出了難題,駕駛員監(jiān)控系統(tǒng)也不例外。例如,蘋果面部識別和谷歌Pixel 4的面部識別功能可以識別刮掉胡須或戴著太陽鏡的人,但如果用戶佩戴了口罩就無法識別。 而座艙監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)商Eyesight Technologies表示,即使駕駛員佩戴了口罩,其平臺也能檢測到其是否分心或昏昏欲睡。據悉,Eyesight的解決方案是一系列經過訓練的AI算法,可透過太陽鏡、防護眼鏡和口罩監(jiān)控駕駛員。Eyesight的Driver Sense和Fleet Sense售后系統(tǒng)都利用IR(紅外光譜)傳感器進行檢測,能夠在所有照明條件下追蹤駕駛員及其頭部位置、眼睛張開程度、瞳孔擴張、眨眼頻率、注視方向等。 據報道,一位Eyesight發(fā)言人表示,“傳統(tǒng)上,我們的系統(tǒng)通過追蹤嘴部和面部的某些特征來監(jiān)測駕駛員。但我們已經積極地訓練我們的AI和計算機視覺系統(tǒng),使其即使在駕駛員佩戴口罩的情況下,也能進行監(jiān)測。我們收集了大量駕駛員在不同駕駛場景下佩戴不同口罩的數據?!? 軟硬件、芯片、算法、Tire 1、OEM等供應商構成了汽車產業(yè)鏈,在產業(yè)鏈中,跨界融合的趨勢越來越強。包括博世、大陸、電裝在內的Tire 1已開始自行研發(fā)算法;算法公司也在朝Tire 1的角色靠攏,存在部分算法廠商跳過Tire 1或是承擔Tire 1的職能直接成為OEM的供應商;部分軟件公司進軍造芯領域。 在科技技術快速發(fā)展的時代,更完美的方案不斷涌現(xiàn)來解決自動駕駛汽車的痛點。近期阿里巴巴宣布達摩院自動駕駛實驗室自主研發(fā)出全新的ISP處理器(Image Signal Processor,即圖像信號處理器),使得車載攝像頭在白天和夜間的圖像識別能力大幅提升。 根據達摩院自動駕駛實驗室的路測結果顯示,使用達摩院ISP處理器,車載攝像頭在夜間場景下,圖像物體檢測識別能力相比業(yè)內主流處理器有10%以上的大幅度提升,原本模糊不清的標注物也得以清晰識別。   隨著時間的推移,技術開發(fā)、測試與驗證的不斷深入,自動駕駛功能會從L3級高速巡航、自動泊車等細分場景向全時段全場景自動化逐步完善,從而解放用戶的工作與注意力,兌現(xiàn)更多的可能性。 關于億道電子 億道電子是國內全面的開發(fā)工具提供商, 致力于將全球先進的軟件產品引薦給國內研發(fā)型企業(yè)使用,為企業(yè)提供研發(fā)、設計、管理過程中使用的各種軟件工具,并致力于和客戶一同提高研發(fā)、設計效率,縮短設計周期。億道電子先后與arm、Altium、Ansys、QT、TestPlant、CollabNet、Parasoft以及TouchGFX等多家全球知名公司建立戰(zhàn)略合作伙伴關系,并成為他們在中國區(qū)的重要分銷合作伙伴。 億道電子專注開發(fā)、設計、管理工具數十年,客戶超過6000家,具有豐富的工具使用及客戶支持經驗積累,可以為客戶提供從arm開發(fā)、EDA板級設計、軟件編譯及測試工具、結構設計工具、多物理場仿真工具以及嵌入式GUI工具等產品與服務。億道電子在北京、上海、深圳設有分公司,業(yè)務遍布全國。 摘自戲說 eCar中國微信公眾號
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ARM 3年賣出600億個芯片:Cortex-M占絕大多數 A77大核排不上號
2020-04-24
全球稍微有名的CPU指令集不下于10個,大家平常接觸最多的是X86及ARM,前者統(tǒng)治了桌面、筆記本及服務器等高性能領域,ARM則是在智能手機、智能穿戴、嵌入式等設備無處不在。 根據ARM公布的數據,2019年Q4季度其合作伙伴出貨了64億個ARM芯片,其中有42億芯片都是Cortex-M系列的,也就是針對低功耗嵌入式市場的,這就占了大約66%的份額,剩下的才是各種Cortex-A、Coretx-R、安全芯片等。 至于大家熟悉的Cortex-A系列,這是ARM公司面向高性能產品的,但總量不是最多的,因為全球智能手機、平板及其他設備加起來的出貨量也不過20億左右,算下來每季度最多5億而已,也就占出貨量的10%而已。 如果再考慮到頂  級的Cortex-A77大核,那比例可能就更小了,目前全球也只有驍龍865、天璣1000、Exynos990、Exnos980等少數處理器采用上了A77大核心,估計其市場份額連統(tǒng)計的意義都沒。   根據ARM公司的數據,從1991年到現(xiàn)在,ARM公司一共出貨了超過了1600億ARM芯片了,其中1991到2017年的26年中出貨首  次超過1000億。 但是從2017年到現(xiàn)在,ARM出貨的速度就更快了,三年時間出貨了600多億ARM芯片,平均每年超過220億。 關于億道電子 億道電子是國內最全面的開發(fā)工具提供商,致力于將全球先進的軟件產品引薦給國內研發(fā)型企業(yè)使用,為企業(yè)提供研發(fā)、設計、管理過程中使用的各種軟件工具,并致力于和客戶一同提高研發(fā)、設計效率,縮短設計周期。億道電子先后與arm、Altium、Ansys、QT、TestPlant、CollabNet、Parasoft以及TouchGFX 等多家全球知名公司建立戰(zhàn)略合作伙伴關系,并成為他們在中國區(qū)的重要分銷合作伙伴。億道電子專注開發(fā)、設計、管理工具數十年,客戶超過6000家,具有豐富的工具使用及客戶支持經驗積累,可以為客戶提供從arm開發(fā)、EDA板級設計、http://tools.emdoor.com/軟件編譯及測試工具、結構設計工具、多物理場仿真工具以及嵌入式GUI工具等產品與服務。億道電子在北京、上海、深圳設有分公司,業(yè)務遍布全國。 摘自慧聰電子網
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Streamline中基于統(tǒng)計的性能分析功能介紹
2020-04-24
ARM性能分析器(Streamline) 7.0版開始支持基于SPE(統(tǒng)計性能分析擴展)的性能分析。SPE是Armv8.2-A架構中的一個可選擴展特性,它可以以很低的代價對處理器的流水線進行采樣。Streamline可以從Arm Development Studio和Arm Mobile Stuido獲取。 為什么需要SPE? Streamline前序版本只能通過硬件計數器和軟中斷中采樣PC信息獲取CPU的信息。硬件計數器只記錄觸發(fā)事件加總數,不可能知道具體哪條指令觸發(fā)了事件,它只能大致提供應用程序哪塊代碼觸發(fā)了這個計數器增加,而往往這塊代碼區(qū)域都比較大,這也導致了能通過這個信息來確定問題的開發(fā)者有限。同時因為采樣和解析都是通過中斷中的軟件來完成的,這也導致了程序計數器和棧的采樣率也是有限,太高的頻率會導致增大系統(tǒng)負載。SPE通過利用CPU流水線中的硬件對PC值進行周期性采樣來避免前面提到的問題,因此采樣率可以很高,并且沒有性能負擔。因為SPE是構建在處理器流水線里面,它可以直接采集每條指令相關的附加信息,這方便我們進一步分析執(zhí)行代碼。 工具支持 Streamline支持同時收集系統(tǒng)/應用模式下的SPE數據和其他性能計數器數據。 它支持圖形化顯示下列SPE數據: l 延遲計數包。它計算指令從觸發(fā)到執(zhí)行完畢的延遲,可以用來鑒別流水線中的執(zhí)行停滯。這個計數包也提供存儲存取延遲信息,這可以用來識別高延遲的存儲訪問和糟糕的緩存用法。 l 事件包。它提供每個被采樣指令的重要信息。包括下面信息: l 這條指令是否access/hit/miss某級緩存 l 這條指令是否是錯誤預測或者沒有采用的分支 l 這條指令是否導致互斥讀寫失敗 事件包可以用來識別分支預測,糟糕的緩存試用,鎖競爭等問題。 數據源包,顯示數據從哪一級存儲中獲取。 這些數據可以通過時間線顯示這些事件發(fā)生的順序,也可以在函數調用路徑,代碼試圖中看到。這讓用戶可以追蹤到線程,函數,代碼行和指令行。 先決條件 使用SPE需要硬件支持相應的擴展,內核需要使能arm_spe_pmu,設備樹或者UEFI需要支持SPE。此外,SPE目前需要KPTI失效(啟動kernel的時候設置kpti=off),這個要求在Arm后續(xù)處理器上可能不需要??梢酝ㄟ^檢查是否存在/sys/bus/events/devices/arm_spe_0文件驗證內核是否支持SPE。檢查dmesg的輸出是否有 Kernel/User page tables isolation: enabled 或者查看/sys/devices/system/cpu/vulnerabilities/meltdown是否包含Mitigation: PTI if enabled. 為了使用SPE,你需要有一個支持SPE的設備,或者使用arm的虛擬平臺FVP。本文使用Arm Neoverse N1 SDP。如果你想在虛擬平臺上測試,你可以使用FVP_Base_RevC-2xAEMv8A。Arm Mobile Studio支持SPE,但是目前還沒有消費級的Android設備支持SPE,本文重點使用Arm Development Studio中的Streamline進行演示。 Neoverse N1 SDP配置 本文使用Arm Neoverse N1 Software Development Platform運行一個基于Linux 5.4.1內核的環(huán)境。除了需要使能Streamline需要的內核選項和前面的提到的內核選項,不需要其他特殊配置。Neoverse N1 SDP 是一款針對服務器市場的開發(fā)平臺,目前尚未公開,只有早期客戶才能獲取。該平臺內含一顆Neoverse N1處理器,第一個支持SPE的處理器。 FVP配置 如果你希望在arm虛擬平臺上嘗試SPE功能,可以通過下面參數使能SPE :         -C cluster0.has_armv8-2=1 -C cluster0.has_statistical_profiling=1         -C cluster1.has_armv8-2=1 -C cluster1.has_statistical_profiling=1 因為FVP并不包含時序信息,所有的指令周期都只需要一個cycle,所以在FVP上的延遲計數器包中顯示延遲都是0.同時FVP也不模擬分支預測,所以所有的分支預測都顯示正確。 緩存模型可以被使能,使能后,SPE可以顯示緩存模型行為的相關事件。 開工 在設備上Gatord需要用root啟動。Arm Development Studio用戶可以通過下面命令進行全系統(tǒng)分析。 /path/to/gatord 也可以通過下面的命令對某個應用進行分析 /path/to/gatord --system-wide no --app <some-app-to-launch> 啟動Streamline,連上設備,從計數器配置窗口可以看到Arm SPE(Statistical Profiling Extension)配置界面   Figure 1 SPE配置對話框 這個對話框可以讓用戶基于操作類型,事件,最小延遲過濾出感興趣的事件。所有的操作默認都會被采樣,但也可以只采樣某種分支,存取操作的組合。相似的,也可以只采樣一些事件來進一步降低采樣量。過濾設置可以針對某類問題降低采集的數據量。比如低總延遲可以用來提取除緩存外的內存操作。錯誤預測事件可以用來尋找那些觸發(fā)錯誤的程序分支。盡管硬件允許,Streamline目前并不能讓用來設置采樣率。目前采樣率是每100000指令采樣一次。Streamline下一個版本,7.2,會支持配置采樣率。 Note: SPE運行時每隔n個指令進行一次采樣,看其是否滿足filter條件再送給Streamline后臺,而不是過濾所有樣本后每隔n條指令進行采樣。當Streamline采集數據到本地文件時,--spe選項參數可以用來控制SPE采樣配置。 檢查數據 下圖顯示添加了更多SPE計數器的時間圖。SPE事件包內的多種屬性顯示再堆疊圖上。這些圖顯示了某種屬性在樣本中存在和不存在的比例。白色方塊中顯示再所選事件內包含某種屬性樣本的總和。有些屬性和某些特定類型的指令相關,比如分支,存取。 比如Architecturally retired圖顯示了采樣的指令后完成了和沒有完成的數量,總量顯示了冒險執(zhí)行的總指令量。類似地, Level 1 Data Cache Access圖顯示了采樣指令中含有對L1數據緩存存取指令總數,以及hit/miss比例。 Note:這些圖標不會實時顯示,經過離線分析后會顯示。 這些事件圖顯示了被采樣進程的行為概述,可以用來進一步通過分析試圖來分析感興趣區(qū)域的細節(jié)。分析視圖中默認顯示采集過程中每個計數器和事件發(fā)生次數總和。當你發(fā)現(xiàn)感興趣區(qū)域,卡尺工具可以用來再分析視圖中過濾出感興趣區(qū)域的數據。   Figure 2使用cross-section標記選擇感興趣區(qū)域,本圖顯示一個對L2緩存利用率不足的benchmark的SPE計數器,采樣模板使用實驗性N1 SPE模板 進一步分析 Streamline有很多視圖用來進一步分析理解被分析對象的行為。這包括調用路徑欄,函數視圖欄和代碼欄。 調用路徑欄 調用路徑視圖顯示了按照進程和線程顯示的調用棧。因為SPE只是采樣PC而不是調用棧,每個進程中的函數只是平鋪展開。默認情況,本視圖只顯示傳統(tǒng)的周期性采樣數據,為了顯示SPE數據,從下拉菜單中選擇SPE。   Figure 3下拉菜單顯示調用棧 事件包顯示了每個函數中符合條件和不符合條件的采樣比例,以及每個線程和進程中事件的加總數。通過點擊第一列的表,可以將這些比例單獨成列用來排序,這些獨立的列顯示了符合條件的事件量,以及占總量的比例。通過對這些列的排序,可以確定哪些函數導致緩存存取失敗,或哪些函數導致分支預測失敗率高。   Figure 4 可配置顯示列   Figure 5基于L1數據緩存存取失敗排序的函數 延遲計數器以Log2(Latency)為橫軸的直方圖顯示,列按照0延遲,1 cycle延遲,2-3 cycles延遲,4-7 cycles延遲,8-15 cycles延遲等等,直至采集到的大延遲。   Figure 6 可能的延遲例子,深色的部分顯示所有延遲中的高延遲部分,一行中的高一些的柱圖顯示一行中的高延遲 調用路徑視圖的下半部分顯示子視圖。對于周期性的調用棧采樣,它會用來顯示某個選擇的函數下的所有函數調用占所有采樣中的比例。但是SPE數據只會將進程/線程中的函數平鋪展開,這里只會顯示進程/線程中函數占用父進程/線程中調用比例(A函數在子線程/進程中被調用次數除以A函數在父子進程中調用次數)。   Figure 7調用路徑子視圖,顯示一個線程的所有函數 函數欄 函數視圖欄顯示了所有進程的中函數列表。和調用路徑欄一樣,函數欄也有一個下拉菜單選擇顯示數據。類似地,每個列也可以通過點擊頭部添加刪除。   Figure 8函數欄,顯示L1數據緩存存取失敗的SPE數據 代碼欄 點擊代碼欄或者在調用路徑視圖,函數欄中右鍵選擇一個函數即刻看到相關代碼欄。和前面二種視圖有所不同,本視圖一次只顯示一列。你可以從下拉菜單中進行相應選擇配置視圖。   Figure 9使用下拉菜單選擇代碼視圖配置 反匯編顯示基于每條指令的計數器變化,比如可以顯示每條指令的延遲。   Figure 10反匯編視圖 如果分析的程序包含調試信息,視圖還會顯示代碼行信息,如果運行Streamline的機器上關聯(lián)了被調試程序的源碼,代碼欄的上半部分會顯示被選擇函數的源碼,同時每行代碼運行帶來的計數器變化也會顯示。這可以用來識別函數中需要特別處理代碼塊。   關于億道電子 億道電子是國內全面的開發(fā)工具提供商,致力于將全球先進的軟件產品引薦給國內研發(fā)型企業(yè)使用,為企業(yè)提供研發(fā)、設計、管理過程中使用的各種軟件工具,并致力于和客戶一同提高研發(fā)、設計效率,縮短設計周期。億道電子先后與arm、Altium、Ansys、QT、TestPlant、CollabNet、Parasoft以及TouchGFX等多家全球知名公司建立戰(zhàn)略合作伙伴關系,并成為他們在中國區(qū)的重要分銷合作伙伴。億道電子專注開發(fā)、設計、管理工具數十年,客戶超過6000家,具有豐富的工具使用及客戶支持經驗積累,可以為客戶提供從arm開發(fā)、EDA板級設計、軟件編譯及測試工具、結構設計工具、多物理場仿真工具以及嵌入式GUI工具等產品與服務。億道電子在北京、上海、深圳設有分公司,業(yè)務遍布全國。 摘自arm中文論壇網  
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