塑造運算未來發展的技術
Arm 為領先全球的矽智財公司，為數十億個裝置提供核心的智慧系統晶片。我們的產品組合讓合作夥伴可在專為效能和功耗效率所打造的安全架構上創新並加速上市。為您的應用程式找到適合的處理器 IP。
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最佳功耗下的卓越效能
驅動最節能省電的嵌入式裝置
強大的即時效能
機器學習推論的最高效能
更卓越的圖形效能與功耗效率
適合人眼視覺及電腦視覺應用的先進 ISP
為雲端到邊緣基礎建設帶來擴充性與彈性
物理安全性應用的強大解決方案
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Cortex-A
Cortex-A710
第一代 Armv9「big」CPU，在效能與效率之間取得完美平衡。
- 加入 Armv9 架構功能以提高效能與安全性。
- 最適合用於行動運算使用場景，例如智慧型手機及智慧電視。
- 能源效率較 Cortex-A78 高出 30%。
Cortex-A78
以 DynamIQ 技術為基礎的第四代高效能 CPU，是效率最高的高階 Cortex-A CPU
- 為下一代消費性裝置打造
- 在新型態及折疊式裝置上創造出沉浸式的體驗
- 提高機器學習裝置的回應能力與功能，例如臉部及語音辨識
Cortex-A78C
針對特定市場提供具有先進安全功能及大型大核心設定的解決方案
- 筆記型電腦等級的生產力及行動遊戲的效能
- 搭配 Pointer Authentication 的先進資料及裝置安全性
- 以多達 8 個只有大核設定與高達 8MB 的 L3 快取來提高擴充性
Cortex-A76
以 DynamIQ 技術為基礎的第二代高效能 CPU
- 專為執行複雜運算任務的裝置所設計的產品
- 更優秀的單執行緒效能與更高的能源效率
- 為機器學習應用程式提供更快的回應性及邊緣支援能力
Cortex-A55
效率最高的中階處理器，可以搭配 DynamIQ 設定中的高效能 CPU 使用
- 靈活設計滿足支援廣泛市場應用項目的要求
- 適合環境受限的小型裝置使用
- 設計上相容於 DynamIQ 設定
Cortex-A53
使用最廣泛的中階處理器，在效能與效率之間取得平衡
- 此產品包含在 Arm Flexible Access 中
- 高單執行緒與 FPU/Neon 性能的最佳選擇
- 支援汽車與網路等領域的廣泛應用
- 最廣泛部署的 64 位元 Armv8-A 處理器
Cortex-A34
最小型、最節能的 64 位元 Armv8-A 處理器
- 具有擴充性，可用於單一核心或多達 4 個處理器的叢集
- 搭載閒置電源管理功能的先進電源管理系統
- 支援適用於嵌入式應用項目的 64 位元處理作業
Cortex-A7
最小型、最節能的 32 位元 Armv7-A 處理器
- Armv7-A 擴充技術提供更強大的硬體虛擬化
- 與前代產品相比，記憶體性能提升高達 20%
- 支援包括 Linux 在內的 32 位元 Rich OS
Cortex-A5
在低功耗狀態下擁有高效能的可客製化 Armv7-A 處理器
- 具有可擴充的多功能性，適用於須注重成本的低功耗應用項目
- 為最小的裝置提供先進功能與支援 Rich OS
- 透過 Arm Flexible Access 免費取用
Cortex-M
Cortex-M55
Arm 具備最強大人工智慧能力的 Cortex-M 處理器，也是第一個採用 Arm Helium 技術的處理器
- 為 Cortex-M 提供最高、最具效率的機器學習與數位訊號處理效能
- 以簡單易用的 Cortex-M、單一工具鏈、最佳化的軟體函式庫，以及引領業界的嵌入式生態系，輕鬆將人工智慧用在物聯網裝置上。
Cortex-M23
具備 TrustZone 安全性的最小型、最低功耗微控制器
- 包括帶有 TrustZone 的內建安全性基礎；記憶體保護將意外存取的風險降至最低
- 用於收集能量的物聯網節點與小型感測器理想的處理器
- 透過 Arm Flexible Access 免費取用
Cortex-M4
混合訊號裝置的控制與效能
- 整合數位訊號處理 (DSP) 可以簡化系統設計
- 必要的微控制器功能，使其成為工業應用項目的理想選擇
- 最廣泛部署的 Cortex-M 處理器，具有廣大的生態系
Cortex-M1
用於 FPGA 裝置的小型、低功耗 Cortex-M 處理器
- 可透過 DesignStart FPGA 免授權費取得
- 基於最久經實證與值得信賴的嵌入式架構
- 針對 FPGA 開發優化
Ethos - NPU
Ethos-U65
在邊緣與端點的人工智慧裝置新世界中推動創新
- 以大約 0.6 mm2的面積，提供 1.0 TOP/s 機器學習效能
- 合作夥伴可設定 256 至 512 個 8 位元的乘加器 (MAC)
- 整合的工具鏈支援以 Cortex-M 與 Cortex-A 架構的系統
Ethos-U55
可配置且高效率的嵌入式機器學習推論
- 最高提供 0.5 TOP/s、機器學習效能提升 480 倍並減少耗能 90%
- 合作夥伴可在約 0.1mm2的範圍內，設定 32 至 256 個 8 位元乘加器 (MAC)
- 以適用於 Cortex-M 和 Ethos-U 的單一工具鏈快速開發
Arm NN SDK
拉近現有神經網路框架與基礎 IP 之間的差距
- 免費提供
- 支援 Arm Cortex CPU、Arm Mali 繪圖處理器及 Arm 機器學習處理器
- Arm NN 適用於 NNAPI，可在 Android 裝置加速神經網路
Mali 繪圖處理器
Mali-470
大幅更新高度成功的 Mali-400 GPU
- 以 Mali Utgard 為基礎架構的最終 GPU
- 為穿戴式裝置及低功耗裝置高度優化
- 以相同的矽晶圓面積，加倍 Mali-400 GPU 的能源效率
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