Arm 大力投资软件生态系统：为 Arm 全面的物联网解决方案组合增添新成员
据介绍——
它是一组预先集成并经过验证的子系统，是Arm物联网综合解决方案的基础。该子系统汇集了芯片设计厂/OEM厂所需的所有要素，以便他们的产品可以逐渐变细并更快地量产产品，他们需要专注于增强差异化。
Arm 虚拟硬件是为现代云开发的。它可以创建芯片参考设计的虚拟副本，并通过云服务向开发人员普及。它与 Arm 虚拟硬件、底层 IP 和设计合作，帮助用户在芯片可用之前推进软件。开发。同时，在持续集成过程中无需搭建和维护硬件集群，即可扩展到数千台设备。
面向生态系统，通过定义标准、安全框架和RTOS复杂性的抽象，扩展物联网软件的创新。它可以在不同的设备和设备上复用软件，从最底层的操作系统到特定功能的一些调用，包括跨设备在线升级，都不需要从头开发，避免价值链合作伙伴的重复投资。
在本次媒体交流会上，据透露，自去年10月发布Arm IoT综合解决方案以来，Arm IoT团队一直与生态伙伴紧密合作，与开发商、OEM厂商、芯片合作伙伴进行技术共享。到目前为止ibms系统用什么软件编写，Arm 已经看到生态系统供应商对“更高性能、更高安全性和更快上市时间”的需求不断增长。
他强调：“如果生态系统制造商想要继续扩大，他们需要有更多的选择、更简单的开发和更安全的处理能力。” 为了更好地满足生态系统制造商的这些需求，Arm 添加了两个新的综合解决方案，并显着扩展了相关技术库。
它还介绍了Arm综合物联网解决方案的产品线。据了解，Arm推出的首个物联网综合解决方案面向包括关键词识别在内的机器学习应用，基于-300子系统，采用-M55核心架构和Ethos-U55神经处理单元（NPU） . 根据产品路线图，未来所有的Arm产品都可以包含在一个综合解决方案中。
-M85：最强大的-M处理器
相信全新-M85与Ethos-U55的结合，让-310成为Arm物联网最先进的MCU子系统，让Arm的芯片合作伙伴更容易快速打造高性能、高安全性MCU。在应用方面，其 用例包括智能扬声器、无人机和智能恒温器等。
-310 被视为 Arm 目前可用的最高性能和最安全的 MCU 级设计。表示想要看懂整个评测，首先要深入了解-M85的特性。“随着物联网的发展，微控制器软件开发人员面临着为他们的产品添加更多功能和智能的巨大挑战。开发人员只能从‘当前的微控制器在每个时钟周期中榨取更多处理能力’或‘放弃功能’ . 实际上，两者都不是理想的，而且都非常耗时。”
此外，安全始终是迫在眉睫的威胁。-M 微控制器系列具有确定性、低中断延迟、高级低功耗管理模式以及通过集成硬件支持实现的安全功能等优势。-M85 是一款更先进的产品，非常适合具有额外性能和安全要求的应用。
具体来说，-M85有多重优势：
首先，-M85 添加了增强的微架构功能以提高标量计算的性能，同时还添加了 Arm 技术来支持要求苛刻的机器学习用例，例如无需额外 DSP 的高保真音频处理。任何物联网或嵌入式系统的关键是防止恶意或无意泄露机密数据的安全性，这就是 Armv8-M 支持 -M85 的原因。
第三，-M85 提供了前所未有的全面性能水平，使其成为有史以来最强大的 -M 处理器，也是第一个提供超过 6/MHz 和超过 3 DMIPS/MHz 的 -M。据介绍，实现这一级别的标量性能得益于微架构层面的许多创新特性，包括优化的双发和选择性三发能力、增强的分支预测和增强的内存系统。对于一些传统的工作负载，-M85 比 -M55 提供了 85% 的性能提升，而 -M85 比之前的性能冠军 -M7 提供了 30% 的性能提升。
第四，-M85不仅擅长传统的工作负载，因为处理器集成了Arm技术，它还具有出色的机器学习性能。微架构特性和技术的结合意味着 -M85 在机器学习工作负载方面比 -M55 好 20%。事实上，此前发布的-M55处理器在机器学习方面的表现已经非常出色。与没有技术的-M7相比，-M85的优势更加明显，后者的加工速度是前者的4倍。
- M85 突破了传统和机器学习性能的界限，是可用于传统和机器学习工作负载的最快的 M 系列 CPU。它使 -M 的性能更接近 -A，同时保留了 MCU 的便利性、确定性和低功耗。它还通过增强的安全性利用广泛的 -M 软件生态系统。
-1000：更强大的平台
另一个全新的设计是-1000。由于智能相机、销售点终端、机器人和物联网网关等应用需要更强大的平台来运行丰富的操作系统，如 Linux，Arm Total IoT -1000 解决了这个问题。
-1000 的基本配置使用 -A32，但设计为可扩展到 -A53 以支持广泛的性能点。该设计还包括一个 -M0+，用于创建一个高性能、极其节能的异构系统，专为从头开始的安全性而设计。为了保证Linux等操作系统的“启动”，简化软件开发，-1000获得了-IR的规范标准。此外，具有独立操作系统和系统资源的-M0+处理器充当安全分区，可用于存储机密和处理敏感信息。
由于-1000 的设计符合-IR 规范并立即获得 PSA Level 2 认证，合作伙伴可以享受到诸多好处，包括：支持广泛的 ODM、OEM 和软件生态系统；芯片合作伙伴可以更快的进入市场；软件开发人员可以轻松地将他们的代码放在平台上；主机厂可以快速获得安全认证和推出产品等。
总之，Arm对-M85等新IP和-310、-1000等新子系统设计的投入，正在大大加快各种器件的开发进程。
Arm正在加紧投资软件生态Arm虚拟硬件
六个月前，Arm 推出了基于云的 Arm 虚拟硬件，作为其首个综合 Arm 解决方案的一部分。第一个 Arm 虚拟硬件的目标是“基于 -M55 的 -300 子系统设计的虚拟副本”，它在 AWS 上作为系统映像或 AMI 提供。
虽然基于-M55的芯片还没有量产，但谷歌和谷歌已经在使用虚拟硬件进行软件开发。他们的开发人员不必担心跳线、电线和硬件的可用性，并且可以基于尚未流片的芯片为物联网设备编写软件，这可以加快他们的上市时间。而且他们无需设置硬件集群就可以利用云的规模优势，充分利用现代开发流程的所有优势。
“简化的 ML 和安全更新也可以用于持续集成各种物联网设备。随着去年 10 月 Arm 虚拟硬件的推出，让云原生开发者可以访问物联网和嵌入式开发，数百名万芯开发者进入我们的物联网生态系统。”坚信。
截至目前，已有数百名开发者对Arm虚拟硬件给出了非常好的评价。Arm 虚拟硬件可帮助服务提供商在云中实现扩展，并将产品设计人员从昂贵的物理设备设置和维护中解放出来。“开发人员还希望我们专注于三个关键领域，例如能够在硬件可用之前编写软件，能够在该领域的数十亿物联网设备上访问和扩展软件；以及将 Arm 虚拟硬件直接集成到现有工具中和在役开发过程；既要确保 Arm 虚拟硬件目标随时可用，又要确保本地 AI 合作伙伴可以轻松访问和利用该技术。
为了满足合作伙伴的需求，Arm IoT团队也给出了解决方案——
首先，由于开发人员希望扩展，Arm 将立即为大多数-M 产品提供 Arm 虚拟硬件。通过增加对 7-M CPU 的支持，Arm 虚拟硬件将支持 Arm 生态系统中部署的 800 亿台设备。软件开发人员可以在这些设备上开发、测试和验证他们的软件。
其次，将 Arm 虚拟硬件直接集成到一系列服务和工具中。这包括与许多流行服务的集成，例如针对全球市场和中国国内市场的机虎。目前，Arm 已经将 Arm 虚拟硬件集成到 Keil MDK 中，使其成为传统嵌入式开发流程中开发过程中自然而然的一部分。IDE中不需要选择开发板，选择虚拟硬件即可。
最后，M 系列的虚拟硬件现在可以通过 AWS 中国获得。在过去的几个月里，许多中国人工智能公司都采用了 Arm 虚拟硬件，包括百度飞桨、深圳沃克斯人工智能（VoxAI）、上海麦克斯（）和声+科技（Sound+）等。
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Arm 虚拟硬件极大地简化了开发和测试，并且正在改变为物联网开发软件的方式。但这还不足以简化软件的开发和测试方式。这需要利用和重用软件，以便开发人员可以专注于创新而不是在不同硬件之间移植。我认为这正是它的意思。
去年 10 月推出的内容之一是 Open-CMSIS-Pack。Open-CMSIS-Pack 是一种可在任何开发人员环境中使用的通用格式，可将软件打包并交付给已经支持该标准的 9,500 个微控制器和 450 个开发板。最近，Arm 已将流行的实时操作系统（例如和）添加到 CMSIS-Pack 格式的可用软件列表中，并且还开始将 CMSIS-Pack 功能集成到最流行的 IDE 中。
如今，Arm 已经拥有了一个庞大的资源库。新设计包括最快和最安全的 M 系列设计，从 1 个 Arm 虚拟硬件目标增加到 13 个，支持第三方设备和数十亿设备在其应用领域，通过标准和参考软件取得了长足进步。
“最棒的是才六个月，我们才刚刚开始，”叹息道。Arm全面的物联网解决方案旨在实现“系统级软硬件协同设计”的目标。从长远来看，在未来的物联网世界中，软件将比硬件更重要。未来十年，预计物联网硬件将以每年10%左右的速度增长，而软件加服务将以每年20%左右的速度增长。这意味着在物联网领域，软件加服务的占比最终将超过硬件。
他还承认，Arm 正在大力投资软件生态系统，甚至可能超过硬件。关键是 Arm 虚拟硬件库旨在简化软件生态系统的软件开发和验证过程。同时，它可以帮助软件开发人员编写一次软件，并在各种不同的硬件上重复使用。“这意味着 Arm 全面的物联网解决方案为用户带来了经过验证、预配置的硬件，简化了开发环境并实现了软件应用程序的重用。对于生态系统合作伙伴而言，它可以达到事半功倍的效果。”
品牌：IBM服务器 1IBM集成解决方案：性能优化和定制
如今，大数据时代，不仅仅是数据的大小，而是如何利用大数据挖掘更深层次的价值和商机。也就是说，大数据如何落地，更值得用户和厂商共同探讨和研究。
“大数据”本身就体现出庞大多样的数据规模和结构类型，也延伸出其广阔的市场和无限的商机。一份最新发布的报告显示，2013年至2018年，全球大数据市场将以年均26%的速度增长，即从今年的148.7亿美元增长到2018年的463.4亿美元。
可见，在云计算之后，大数据已经成为IT巨头争相争夺的战场。无论是基于IT基础架构的服务器、存储等硬件提供商，还是数据库、BI、数据管理的软件提供商，都在围绕市场趋势开发大数据应用的解决方案。
2013年为应对这一趋势的发展，许多传统硬件设备厂商纷纷提供服务器、存储设备以及海量数据处理分析的综合解决方案。2014年初，通过对这些厂商整合计划的分析，关注未来的发展机遇。
IBM 集成解决方案：性能优化和定制
大数据专家集成系统是IBM专家集成系统家族的一个组成部分，主要面向大数据应用。它继承了家族的优势，整合了基础设施、统一平台管理和专家知识体系，从而使数据处理的速度、简化和成本控制更上一层楼。
针对不同的细分市场分为三款产品： 、 、 ，这三款产品针对的是OLTP、OLAP和大数据分析操作的性能优化和功能定制。
IBM 大数据专家集成系统
在计算节点方面，与其他集成系统类似，它也提供了多种配备处理器和+CPU的灵活计算节点，以支持任何类型的工作负载，包括成本优化的入门级产品到高密度核心基础设施。在存储方面，除了利用技术支持高密度、高性能的存储外，还可以对整个存储环境进行一体化管理。
此外，这些存储节点可以像卷控制器和系统虚拟化第三方存储系统一样，虚拟化和管理130多种第三方存储产品上的数据。
IBM大数据一体机
支持配备多种网络方案，包括可扩展交换机、40Gb以太网交换机、交换机、交换机等，满足用户广泛的选择。支持虚拟化解决方案，包括 , , -V 和 KVM。对于管理，管理模块的使用提供了用于管理物理和虚拟工作负载和配置的单点控制主干。
品牌：IBM 2 ：一体化数据库
甲骨文：一体化数据库
作为软件巨头，甲骨文也推出了集硬件、存储、软件于一体的大数据一体机。该产品旨在与 、 和用于商业智能应用程序的新 一起使用。
作为市场最早倡导者，数据库一体机、中间件一体机、商业智能一体机、大数据一体机、一体机、 ODA（数据库一体机）等六大系列集成系统相继推出，其中公司率先推出All-in-one一体机，在各大集成系统中销量最大、用户群最广。
甲骨文设备解决方案
甲骨文其实就是第四代大数据一体机。由于内存、闪存等性能大幅提升，又被称为“内存数据库机”（-）。继续采用可扩展服务器和存储、网络、智能存储、PCI闪存、智能内存缓存和混合列压缩等技术。
-2 将10G以太网连接扩展到数据中心，每个机架提供40个10G网络端口，用于连接用户和传输数据。此外，在节能方面，功耗和冷却要求最多可降低 30%。亚毫秒级延迟可以容纳数百万用户的交互式OLTP，亚秒级数据分析可以提供实时决策和即时报告。可为工资单管理、供应计划、现场库存、定价、路线规划、分类账核算等提供支持，使并行操作速度提高 10 倍。
预言机配置
可按数据冷热自动存储，采用大量存储层，可自动将所有活跃数据转移到闪存和RAM中，同时将较少活跃数据保留在低成本磁盘上，从而实现以最低的成本获得最高的性能。
甲骨文目前推出的六款一体机中，除了CPU系列之外，另外五款一体机都包含英特尔至强系列芯片。CPU从X2的六核Intel Xeon 5675升级为八核Xeon E5-2690。
品牌：IBM 3 存储巨头 EMC：BI应用的智能
存储巨头EMC：BI应用的智能化
作为存储巨头，EMC是大数据“蛋糕”的积极竞争者之一。EMC对该公司的收购导致了大数据一体机的出现。是一款采用大规模并行处理（ss、MPP）架构的数据库产品。可以灵活增加节点实现水平扩展，有助于控制成本和性能，对大数据下的BI等应用有很好的支持。
大数据一体机
数据库可以运行在普通的硬件服务器上，使用大量的并行处理同时查询大数据集。这是虚拟化、云或大数据分析的一个非常重要的先决条件。目前的数据库产品包括传统的和（），前者用于处理企业结构化数据，后者可以将非结构化数据导入数据库进行存储和分析。
大数据设备规格（来源：EMC）
大数据一体机架构
与并构成 EMC 的统一大数据分析平台 (UAP)。为数据科学家提供统一的大数据分析接口（），不同的分析人员可以登录创建个人分析沙箱，根据自己的需求进行分析。
此外，它是一个开放平台，可以集成第三方分析工具，用户可以在协作平台上使用其他产品进行分析。它是全球首个基于协同分析的大数据平台。它将在今年晚些时候正式开源。
因此，提供硬件和软件技术解决方案的制造商正在寻求从不断增长的大数据市场中获得更大的竞争力，并为企业用户开发了成熟的分析解决方案和数据管理平台。2014年，如何让大数据舞台更加成熟ibms智能化集成系统厂商，需要更多厂商不断推出满足数据应用、分析、管理存储的一体化定制化解决方案。
