Dostosuj preferencje dotyczące zgody

Używamy plików cookie, aby pomóc użytkownikom w sprawnej nawigacji i wykonywaniu określonych funkcji. Szczegółowe informacje na temat wszystkich plików cookie odpowiadających poszczególnym kategoriom zgody znajdują się poniżej.

Pliki cookie sklasyfikowane jako „niezbędne” są przechowywane w przeglądarce użytkownika, ponieważ są niezbędne do włączenia podstawowych funkcji witryny.... 

Zawsze aktywne

Niezbędne pliki cookie mają kluczowe znaczenie dla podstawowych funkcji witryny i witryna nie będzie działać w zamierzony sposób bez nich.Te pliki cookie nie przechowują żadnych danych umożliwiających identyfikację osoby.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Funkcjonalne pliki cookie pomagają wykonywać pewne funkcje, takie jak udostępnianie zawartości witryny na platformach mediów społecznościowych, zbieranie informacji zwrotnych i inne funkcje stron trzecich.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Analityczne pliki cookie służą do zrozumienia, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcję z witryną. Te pliki cookie pomagają dostarczać informacje o metrykach liczby odwiedzających, współczynniku odrzuceń, źródle ruchu itp.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Wydajnościowe pliki cookie służą do zrozumienia i analizy kluczowych wskaźników wydajności witryny, co pomaga zapewnić lepsze wrażenia użytkownika dla odwiedzających.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Reklamowe pliki cookie służą do dostarczania użytkownikom spersonalizowanych reklam w oparciu o strony, które odwiedzili wcześniej, oraz do analizowania skuteczności kampanii reklamowej.

Brak plików cookie do wyświetlenia.

Arm prezentuje Cortex-A320 – rewolucję dla rynku IoT i edge AI

Arm zaprezentował Cortex-A320 – nowy procesor oparty na architekturze Armv9. Nowość ta ma zrewolucjonizować rynek IoT i edge AI, oferując lepszą wydajność, większą efektywność energetyczną i solidniejsze zabezpieczenia.

Arm ogłosił premierę Cortex-A320, pierwszego w rodzinie Cortex-A ultraefektywnego procesora opartego na architekturze Armv9. W obliczu rosnącej złożoności systemów IoT oraz większych wymagań w zakresie wydajności i bezpieczeństwa, nowa jednostka ma stać się kluczowym elementem urządzeń pracujących na krawędzi sieci.

 

Znaczący wzrost wydajności przy mniejszym zużyciu energii

Cortex-A320 bazuje na wersji Armv9.2-A i jest zoptymalizowany pod kątem zużycia energii oraz powierzchni chipa. Producent podaje, że nowa jednostka jest o ponad 50% bardziej efektywna energetycznie w porównaniu do swojego poprzednika, Cortex-A520. Dodatkowo, w testach wydajności skalarnych (SPECINT2K6) odnotowano wzrost mocy obliczeniowej o ponad 30% względem Cortex-A35.

Największe różnice dotyczą jednak możliwości w obszarze sztucznej inteligencji. Dzięki nowoczesnym technologiom NEON i SVE2 Cortex-A320 zapewnia 10-krotny wzrost wydajności obliczeniowej ML (GEMM int8) w porównaniu do Cortex-A35 oraz sześciokrotnie większą moc względem popularnego Cortex-A53. Co więcej, procesor oferuje aż 8-krotny wzrost wydajności ML w zestawieniu z Cortex-M85.

 

 

Nowy poziom bezpieczeństwa w urządzeniach IoT

Cortex-A320 wprowadza także kluczowe funkcje bezpieczeństwa, charakterystyczne dla architektury Armv9. Do najważniejszych należą:

  • Memory Tagging Extension (MTE) – eliminujący błędy dostępu do pamięci,
  • Pointer Authentication (PAC) i Branch Target Identification (BTI) – chroniące przed atakami ROP (Return-Oriented Programming),
  • Secure EL2 – zwiększające izolację oprogramowania w ramach TrustZone.

Nowy procesor znajdzie zastosowanie w szerokim spektrum urządzeń – od inteligentnych zegarków i kamer, przez systemy infrastrukturalne, aż po robotykę i autonomiczne pojazdy w przemyśle. Dzięki wsparciu dla systemów Linux i Android Cortex-A320 może stać się standardem w nowoczesnych urządzeniach IoT wymagających większej mocy obliczeniowej i bezpieczeństwa.

Co istotne, Cortex-A320 został zaprojektowany tak, aby współpracować z nowym układem Ethos-U85 NPU, który optymalizuje przetwarzanie AI na krawędzi sieci. Producent podkreśla, że nowy procesor pozwoli na obsługę zaawansowanych modeli ML, w tym dużych modeli językowych (LLM) przekraczających miliard parametrów – coś, co dotychczas było poza zasięgiem procesorów Cortex-M.