關於「ARM」的文章
【Arm 專欄】2020 預測報告出爐！解析 5G、AI、IoT、AR 前景
此外，這份報告也指出未來新出現的工作中，受訪者最希望家人從事 AI 和 ML 專家，而九成認為比特幣礦工根本不算職業。
【AWS re:Invent 2019】AWS推出自家ARM架構、7奈米處理器「Graviton 2」
Amazon 看起來想藉由 ARM 的較低成本、較高功率中優化自身基礎架構，從中提高 AWS 的營運利潤。
全 MIT 出產、雲端數據皆在台灣，Rogy 360 全景相機要你安心直播
傻瓜級全景相機能夠紀錄周遭所有畫面，任何角度都不遺漏，搭配一鍵直播功能，捨去繁雜設備及線材、不會被電話訊息干擾，無論何時何地，一個人就可以立刻直播。
微軟 Ignite 大會巡迴台北：軟硬整合、技術生態旅程免費參加，再獲微軟認證考試
微軟年度開發者大會 Microsoft Ignite The Tour 將於 2/17-18 巡迴台北，本場加碼 WinHEC 精彩內容，17 條個人化學習路徑，助你在數位新大陸大展身手。
【Arm 專欄】AR vs VR，誰是應用王？
AR 和 VR 在行動遊戲端是完全不同的領域，VR 不像 AR 這麼輕便、容易使用, 以至於在整體發展上，AR 相對擁有更大的潛力。我們可以由 Arm 委託市場情報機構 Newzoo 製作的報告了解其中的機會差異以及挑戰。
【辦公室開箱】閱讀、生活與交流：Arm Treasure Data 日本
身為 WeWork 使用者 ，但自有專屬空間的 Arm Treasure Data，是以既有格局為基礎加上一些佈置巧思。
你一定填寫過他們的問卷！AWS 雲端服務助攻台灣新創 SurveyCake 走向世界
台灣市佔最大的線上問卷平台 SurveyCake，起初因為參加一場 AWS 研討會而開發了線上問卷服務。創業 5 年後規模、營收跳躍成長，AWS 再助攻一把、將台灣新創推向全球市場。
未來商務展 2019：商店不再強調「無人」，VR 依舊熱門
2019 年的未來商務展雖然還是少不了自動化技術展示，但不難發現技術方向已經從完全取代店員的「無人」轉變成了輔助角色的「免排隊」。當然不是說這些技術或模式都消失了，但可以看出技術從新奇轉變成普及的應用。
別再用 Cookie 追蹤我！當數據碰上隱私，未來數位行銷三大方向
當法規、大型平台陸續改變遊戲規則，對過去高度仰賴第三方 Cookie 數據來流量變現的數位媒體產業來說，已然來到「如果不改變，就等著被改變」時刻。
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AWS打造全新Arm Neoverse N1架構、32核心處理器 針對雲端運算需求 功耗較低 運算效能更好
AWS以此打造32核心設計的伺服器使用處理器，自然是期望透過Arm架構執行效率相對輕快，同時整體電功耗相對較低特性，藉此發揮更大運算效能，同時也預期與AMD代號Roma的第二代EPYC伺服器處理器，以及Intel代號Cascade Lake的Xeon處理器抗衡。 除了推出以雲端連接形式運作的量子運算服務Braket，AWS也在re:Invent 2019活動上宣布針對雲端運算需求打造全新32核伺服器使用處理器，其中採用Arm所提出Neoverse N1架構設計。 AWS尚未公布此款處理器正式名稱，僅透露以32核心形式打造，並且採用Arm Neoverse N1架構設計，並且能以Fabric介面
聯發科未來將繼續採用Arm設計方案 不走客製化CPU 並以「類DSP」設計改善AI運算表現
聯發科認為與其花費時間與成本投入客製化發展，實際上還是選擇採用Arm提出設計方案更為實際。此外也強調比起Qualcomm以Arm DynamIQ設計強調單一超大核的設計方案，實際上還不如以四組大核組合，同時也符合聯發科處理器著重多核運算的使用模式。 稍早對外揭曉旗下首款整合M70 5G聯網晶片的天璣1000 (Dimensity 1000)處理器後，聯發科很快地也在台灣地區針對此款型號為MT6885的處理器產品細節。其中除了解釋此次APU 3.0設計細節，同時也說明目前聯發科依然沒有投入客製化架構設計想法，而是藉由Arm架構提供設計打造處理器產品。 以過去聯發科針對處理器的人工智慧技術應用，主
NVIDIA讓Arm架構設計的HPC也能藉由GPU加速 減少超算電腦依賴x86架構比率
包含AtoS、CRAY與HPE均與NVIDIA合作CUDA for Arm設計，配合Arm架構處理器低耗電、執行效率更高特性，搭配NVIDIA旗下GPU進行異構運算，或是平行加速，讓HPC能進一步提昇運算效能之外，更可降低能源損耗。 相比Intel藉由Xe顯示架構重新打造對應HPC、AI運算加速使用的GPU設計，藉此降低仰賴NVIDIA、AMD在內GPU廠商的情況，NVIDIA稍早也宣布CUDA for Arm設計，讓旗下GPU產品能配合Arm架構處理器設計的HPC進行異構運算加速。 而這樣的作法，某中程度上似乎也能視為NVIDIA期望減少在超算等級電腦搭配x86硬體架構處理器的設計比例，透過