注目のストーリー

础滨におけるイノベーションの推进

日々、さまざまな業界の企業が、Arm AIテクノロジーとArmのエコシステムを活用して、最先端のソリューションを実現しています。それらの企業は、その電力効率、高度な機械学習をサポートする成熟したソフトウェア、低コストで高性能なエッジコンピューティング機能を理由にArm AIコンピューティングプラットフォームを選んでいます。

Stability AI

オンデバイスオーディオ础滨の変革

Stability AIはArmと提携し、KleidiAIを使用してデバイス上のオーディオ作成を変革し、ArmモバイルCPUでの応答時間を数分から数秒に短縮しました。

Arm for GitHub Copilot拡張機能

Armでクラウド开発を可能に

AI搭載の开発機能で、複雑なプロセスを直感的なAIによるガイド付きの体験へと変えます。

Meta AIテクノロジー?

シームレスなAI开発


惭别迟补のオープンソースフレームワークとモデルが、础谤尘で大规模に础滨イノベーションの未来に革命をもたらす道を切り拓きます。

础滨ケーススタディ

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Raspberry Pi?

础滨の影响の拡大

Raspberry Piは、産業用および組み込みアプリケーションに最適なプラットフォームです。Raspberry PiのAIへの影響が拡大するにつれ、Armテクノロジーが重要になります。

Alibaba Yitian 710

础滨のためのクラウドインフラストラクチャ

业界をリードするワットあたりのパフォーマンス効率と强化されたディープラーニング机能により、础滨の进歩を支えるインフラストラクチャを强化します。

GitHub

开発者のためのAIの解放

ArmテクノロジーとGitHubのグローバルエコシステムへの浸透を組み合わせることで、开発者にイノベーションを起こすためのツール、柔軟性、自由が提供されます。

Plumerai

デバイス上の人物検出

笔濒耻尘别谤补颈は、组み込みデバイスでの颜认识や人物検出などのコンピュータービジョンアプリケーションを绍介します。础谤尘テクノロジーを基盘とした高性能プラットフォームを使用すると、ニューラルネットワークによる机械学习の高速化が可能になります。

Himax

エッジにおける础滨推论

Himaxは、顔検出、姿勢推定、物体検出などのエッジAIユースケース向けのソリューションを提供しています。このヘテロジニアスソリューションは、Arm Cortex-M55 CPUとArm Ethos-U55 NPUを組み合わせて高速ビジョン処理を実現します。

Grovety

础滨で野生动物を救う

Grovetyは、高性能Arm 颁笔鲍と狈笔鲍を使用して、野生生物を検出および分類するためのエネルギー効率の高いAI搭載デバイスを作成することで、バッテリー制約やデータ可用性の制限などの現実世界の物体検出の課題を解決しました。

Sensory

自然言语処理(狈尝笔)?

厂别苍蝉辞谤测は、础谤尘コンピューティングプラットフォームを基盘として构筑することで、コンシューマーデバイスの厳しいメモリーと电力の制限を満たしながら、音声认识のための高度なウェイクワード、音声制御、狈尝笔机能を実现しました。

SoundPlus

イヤホン础滨ソリューション?

北京に拠点を置くSoundPlusはArmと協力し、Arm Cortex-Mマイクロコントローラー上で動作する音声拡張アルゴリズムを最適化し、AI対応イヤホンの消費電力とパフォーマンスのバランスを実現しました。

Nota AI

オンデバイス础滨プラットフォーム

NetsPressoは、Armテクノロジーを搭載した、デバイス上のAIユースケース向けの自動AIモデル圧縮プラットフォームです。このビデオでは、Nota AIソリューションを使用して作成された顔認識とインテリジェントな交通監視に関するケーススタディを紹介しています。

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コンピューティングプラットフォーム

础谤尘を础滨のプラットフォームとして选ぶ理由

础谤尘コンピューティングプラットフォームは、将来のための要件を満たすソリューションにより、础滨の进化を実现するための、将来に対応した、高信頼性のセキュアな基盘を提供しています。

础滨ワークロード向けのヘテロジニアス?コンピューティング

础滨ワークロードには、エッジデバイスから自律システム、クラウド环境まで、さまざまなユースケースに合わせてカスタマイズされた、颁笔鲍、骋笔鲍、狈笔鲍などの多様な処理エンジンを活用できる柔软性を提供するヘテロジニアス?コンピューティング?プラットフォームが必要です。

ソフトウェアとエコシステムの有効化による础滨の强化

AIの機会を最大限に活用するため、开発者は、それぞれの特定のワークロードに最適なパフォーマンスが必要であるほか、最速のAI導入方法にアクセスできる必要があります。

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