广告

Arm与DARPA签署三年合作协议,维持美国芯片领先地位

时间:2020-08-24 作者:综合报道 阅读:
Arm已与美国国防高级研究计划局(DARPA)签订了为期三年的合作协议。根据合作关系,Arm 公司的所有商业芯片设计架构和知识产权都可用于 DARPA 项目,同时将协助美国减少对于海外制造半导体产品依赖。这份协议也是美国电子复兴计划(ERI)的一部分……
广告

8月20日,Arm在其官方网站宣布,已与美国国防高级研究计划局(Defense Advanced Research Projects Agency,DARPA)签订了为期三年的合作协议。根据合作关系,Arm 公司的所有商业芯片设计架构和知识产权都可用于 DARPA 项目,同时将协助美国减少对于海外制造半导体产品依赖。MVqEETC-电子工程专辑

MVqEETC-电子工程专辑

这份协议也是美国电子复兴计划(ERI)的一部分。MVqEETC-电子工程专辑

该计划启动于2017年,是美方出于防止芯片设计和创新资源流失而提出的。目的是将产业界和学术界的合作伙伴聚集在一起,促进微电子产业的四个关键领域:开发用于芯片制造的新材料、通过通硅孔垂直整合多个器件、创建芯片的定制应用以及确保芯片安全和设计的最新知识。MVqEETC-电子工程专辑

在这次ERI项目中,Arm提到,要突破当前工艺的限制,尽可能多地集成晶体管,比如采用Chiplet(小芯片)设计。还有很多其它巨头公司也参与了ERI项目,比如微软,后者正研制基于RISC-V架构的FPGA芯片。MVqEETC-电子工程专辑

Arm知识产权产品部总裁Rene Haas说接受采访时说:“扩大与DARPA合作伙伴关系,将使他们能够使用最广泛的Arm技术,目标是开发由全球最大的软件生态系统支持的计算解决方案。”MVqEETC-电子工程专辑

有资料称,DARPA可视作美军“硅谷”,渗透力和影响力甚至在兰德公司之上。MVqEETC-电子工程专辑

业内人士普遍认为,以ERI计划为突破口,该协议将加速Arm入美出售谈判。但对于500亿美元收购Arm的说法,英伟达(NVIDIA) CEO黄仁勋上周公开否认。MVqEETC-电子工程专辑

Arm和DARPA还将在依靠低功耗使用的传感器等工作上进行合作,以实现持续监测。在近日召开的 ERI 峰会上,Arm 首席执行官 Simon Segars 重点讨论了物联网(IoT)范畴的设备,以及这些设备与下一代 5G 网络的连接。MVqEETC-电子工程专辑

Arm 和 DARPA 还针对属于近零功率射频和传感器操作(N-Zero)计划的传感器进行合作。通过该计划,Arm 将为 1000 名 DARPA 员工提供访问其知识产权的机会。N-Zero 计划专门用于军事用途的产品,它的目标是开发能够在低功耗状态下检测光、声音和运动并长期保持休眠状态的传感器。MVqEETC-电子工程专辑

责编:Luffy LiuMVqEETC-电子工程专辑

本文综合自Arm官网、cnBeta、mashdigi、快科技、eenewseurope、联合新闻网报道MVqEETC-电子工程专辑

本文为EET电子工程专辑 原创文章,禁止转载。请尊重知识产权,违者本司保留追究责任的权利。
  • 计算密度暴涨70%,IMG宣布向桌面和云端GPU市场发起冲锋 在A系列发布之后不到一年,Imagination公司日前再度宣布推出全新GPU IP—IMG B系列,增加的多核技术不但提供了最高的性能密度,还以惊人的33种全新配置扩展了公司的GPU产品系列,可以针对给定的性能目标实现更低的功耗和最高35%的带宽降低。
  • 选择正确的低功耗蓝牙SoC 在设计初始阶段,优化低功耗蓝牙(Bluetooth Low Energy,BLE)芯片能耗的诀窍会影响存储器大小、时钟速度、工作模式及其他因素的抉择。
  • AI芯片:技术发展方向及应用场景落地 经过几年的喧闹后,AI应用场景的落地成为最大难题。AI芯片的设计不是简单的高性能微处理器硬件设计,而是涉及应用场景特定需求和算法的软硬件一体化设计。那么,AI芯片的技术发展未来在哪里?如何真正实现AI场景落地实施和商用呢?
  • AI芯片细分市场的金字塔结构 如今,AI工作负载仅仅意味着运行深度学习,这是目前的市场需求所在。但市场需求是多变的。尽管大多数AI训练都在数据中心(包括超大规模云端)和工作站上进行,但AI推理却随处可见:在云端、在工作站、在边缘……尤其是边缘端。
  • 运用可扩展多核处理器满足嵌入式应用日益增长的性能需 下一代嵌入式应用需要对大型CPU集群和专用硬件加速器提供可扩展的支持,以实现所需的性能。大型多核处理器需要新的架构方法来提供更高的性能,并且不会给嵌入式设计者带来其他实现和时序收敛问题。
  • Arm服务器CPU性能再度翻番!软件生态成熟记头功 V1和N2是Arm Neoverse平台家族的最新成员,主要面向7nm/5nm工艺设计,支持可伸缩矢量扩展(SVE),相较于Neoverse N1,这两款新平台的性能分别高出50%和40% 。在为大型互联网公司/云计算、高性能计算、5G以及边缘计算应用带来全新选择的同时,也彰显了Arm在从云到边缘的基础设施领域取得的突破性进展。
广告
热门推荐
广告
广告
广告
EE直播间
在线研讨会
广告
广告
面包芯语
广告
向右滑动:上一篇 向左滑动:下一篇 我知道了