1、中科藍(lán)訊與阿里"平頭哥"達(dá)成合作，共研物聯(lián)網(wǎng)芯片

日前國內(nèi)最大藍(lán)牙芯片廠商中科藍(lán)訊與“平頭哥”半導(dǎo)體達(dá)成合作，雙方將基于“平頭哥”的玄鐵系列處理器及AI算法共同研發(fā)物聯(lián)網(wǎng)芯片，用于無線藍(lán)牙耳機(jī)、藍(lán)牙音箱等產(chǎn)品。目前已啟動(dòng)研發(fā)一款智能語音芯片，預(yù)計(jì)明年出貨量超3000萬套。

公開消息顯示，中科藍(lán)訊自研的SOC芯片應(yīng)用于高性能耳機(jī)、音箱、智能家電等領(lǐng)域，累計(jì)出貨量超6億顆。其創(chuàng)始人兼CEO劉助展認(rèn)為，無線藍(lán)牙耳機(jī)將最終進(jìn)化成獨(dú)立智能終端，語音功能是其“智能升級(jí)”的重要一步。為此，中科藍(lán)訊引進(jìn)平頭哥玄鐵系列處理器，依托平頭哥智能語音平臺(tái)開發(fā)新一代智能語音芯片。

2、Arm中國首款自主研發(fā)IP ("周易"AIPU)商用落地

Arm中國自 2018 年 4 月成立至今初滿 2 年，第一款自主研發(fā) IP 宣告商用落地。Arm中國的首款自主研發(fā) IP 是 AI 產(chǎn)品“周易“ AIPU，首家采用的客戶是全志科技，搭載于 R329 語音芯片中，目前樣機(jī)和樣片已問世，而算法合作廠商則是涵蓋訊飛、思必馳等。

面向人工智能設(shè)計(jì)的周易AIPU（人工智能處理單元）, 采用為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行及相應(yīng)的前后處理設(shè)計(jì)的專用指令集，具有均衡的可編程能力和優(yōu)化的標(biāo)準(zhǔn)處理能力，滿足不同人工智能算法需求。融合了多種執(zhí)行粒度的指令，周易AIPU可以為人工智能提供能效比高的運(yùn)算能力。周易AIPU適合各種端（邊緣計(jì)算）側(cè)人工智能設(shè)備，可以廣泛應(yīng)用于安防、智能家居、移動(dòng)設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)、車載等市場(chǎng)。

3、Qt發(fā)布Qt for MCUs 1.1，助力MCU端UI開發(fā)

近日，Qt公司發(fā)布了Qt for MCUs的最新的1.1版本，Qt for MCUs是 一個(gè)能夠在微控制器驅(qū)動(dòng)的顯示設(shè)備上呈現(xiàn)類似智能手機(jī)般用戶體驗(yàn)的完善的工具包 。

Qt for MCUs通過專門為ARM Cortex-M微控制器開發(fā)的新的運(yùn)行環(huán)境，同時(shí)利用芯片上的2D圖形加速器（例如NXP i.Mx RT系列的PxP，STM32系列的Chrom-Art Accelerator， Renesas RH850的RGL）為用戶提供了沉浸式的、豐富的用戶界面。

新版本的Qt for MCUs 1.1具有以下新特性：

1-支持NXP、ST的五個(gè)新的開發(fā)板 2-引入全新資源系統(tǒng)，以便更靈活地將資源文件包含在應(yīng)用程序中 3-附帶FreeRTOS技術(shù)預(yù)覽版、支持QtChartsforMCU

圖片來源官網(wǎng)

Qt for MCUs為在汽車 、可穿戴設(shè)備、智能家居、工業(yè)和醫(yī)療領(lǐng)域的MCU聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供了更加強(qiáng)大的直觀的UI體驗(yàn)。

4、美光低功耗 DDR5 DRAM 芯片，助力5G和AI應(yīng)用

內(nèi)存和存儲(chǔ)解決方案領(lǐng)先供應(yīng)商 Micron宣布，摩托羅拉新推出 的 motorola edge+ 智能手機(jī)已搭載美光的低功耗 DDR5（LPDDR5）DRAM 芯片，從而為用戶帶來完整的 5G 體驗(yàn)。

美光 LPDDR5 DRAM 內(nèi)存能滿足多個(gè)行業(yè)對(duì)內(nèi)存更高性能和更低功耗日益增長(zhǎng)的需求，這不僅僅局限于移動(dòng)行業(yè)，還包括汽車、個(gè)人電腦以及為 5G 和 AI 應(yīng)用打造的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

美光 LPDDR5 DRAM 內(nèi)存具備以下功能和優(yōu)勢(shì)：

1-帶寬提高50％以上 2-與LPDDR4相比，能效提升超過20％ 3-1y納米制程，支持12GB容量

5、谷歌開源更快、更高效的 TensorFlow 運(yùn)行時(shí) TFRT

TensorFlow 官方博客宣布開源新的運(yùn)行時(shí) TFRT，該運(yùn)行時(shí)提供了統(tǒng)一的、可擴(kuò)展的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)層，并在各類硬件上均具有高性能。

TFRT 產(chǎn)品經(jīng)理 Eric Johnson 表示，TFRT 將取代現(xiàn)有的 TensorFlow 運(yùn)行時(shí)。原有的 TensorFlow 運(yùn)行時(shí)最初是為圖形執(zhí)行和訓(xùn)練模型的工作負(fù)載而構(gòu)建的。與之相比，新的運(yùn)行時(shí)將急切的執(zhí)行需求放在第一位，同時(shí)特別強(qiáng)調(diào)架構(gòu)的可擴(kuò)展性和模塊化。

它能夠很好地滿足開發(fā)復(fù)雜模型時(shí)尋求更快的迭代時(shí)間的開發(fā)者需求、在訓(xùn)練和服務(wù)生產(chǎn)模型時(shí)改進(jìn)性能的需求，以及希望以模塊化方式將邊緣和數(shù)據(jù)中心設(shè)備集成到 TensorFlow 中的硬件制造商需求。

簡(jiǎn)單來講，TFRT 可以減少開發(fā)、驗(yàn)證和部署企業(yè)級(jí)模型所需的時(shí)間。

TFRT 利用了 eager 和圖形執(zhí)行的通用抽象，為了獲得更好的性能，其圖執(zhí)行器支持并發(fā)執(zhí)行操作和異步 API 調(diào)用。在性能測(cè)試中，與 TensorFlow 當(dāng)前的運(yùn)行時(shí)相比，TFRT 將經(jīng)過訓(xùn)練的 ResNet-50 模型（一種流行的圖像識(shí)別算法）在圖形卡上的推理時(shí)間縮短了 28％。

TFRT 仍處在早期開發(fā)階段，它已經(jīng)與 TensorFlow 集成，最終將成為其默認(rèn)運(yùn)行時(shí)。

關(guān)于 TFRT 的更多信息，可查看 TensorFlow 官方博客：

https://blog.tensorflow.org/2020/04/tfrt-new-tensorflow-runtime.html

項(xiàng)目類

6、全平臺(tái)適用的極輕量級(jí)GUI庫 - GuiLite

GuiLite是由網(wǎng)友Idea4good開發(fā)并維護(hù)的一款僅包含5千行C++代碼，并且只需單一頭文件的GUI庫，它在GitHub上已獲得4.2k的Star，用戶可以快捷的在自己的硬件平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)它。

該項(xiàng)目具有以下特點(diǎn)：

1-輕量，僅包含5千行C++代碼，單一頭文件庫 2-快速，一次調(diào)用可完成圖形渲染，與操作系統(tǒng)及第三方庫無關(guān) 3-靈活，可注入在Qt/MFC/Winform/Cocoa/Web程序中運(yùn)行-重用現(xiàn)有Qt/MFC代碼 4-硬件要求低，僅需最低24MHz的處理器，memory使用最低為9KB，ROM使用最低為29KB 5-跨平臺(tái)，iOS/macOS/WathOS，Android，Linux（ARM/x86-64），Windows，RTOS甚至裸機(jī) 6-支持多種開發(fā)語言，C/C++,Swift,Java,Javascript,C#,Golang等

GuiLite已有很多例程在STM32上實(shí)現(xiàn)，感興趣的嵌入式er可以去項(xiàng)目主頁嘗試運(yùn)行這些例程，并且可以在自己的項(xiàng)目中應(yīng)用它。