議程內容
Track A
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13:00-13:30 |
Anders Dellien, Arm |
MTE - Better Software on Arm |
存在於 Android 原始碼中的記憶體安全瑕疵（Memory safety bugs）一直是導致終端使用者當機、作業不穩定、與造成安全性漏洞的最大主因。70% 以上的嚴重的安全漏洞問題與數百萬用戶的當機都因此產生。 記憶體標籤擴充（MTE）一直是 Armv9 CPU 核心架構中最令人驚豔的安全性功能之一，不僅可達到革命性的軟體與安全性創新，更可偵測並消弭高達 70% 的 CVE。 此議程將介紹最常見的記憶體安全錯誤，並展示記憶體標籤擴充如何進行偵測。主講者將會針對此款硬體架構的全新特點及優勢，與現有的其他工具進行比較，來說明為何 MTE 在早期開發除錯階段被高度推薦使用的原因。 我們也將將透過 Arm 及合作夥伴在生態系內使用記憶體標籤擴充的案例與狀態進行重點說明。 |
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13:30-14:00 |
Thomas Li, Synopsys |
Synopsys and Arm Collaboration for Faster Bring-Up of Next-Generation SoC Designs on the Most Advanced Nodes |
新思科技與 Arm 的長期合作，有助於協助共同客戶實現創新解決方案，同時縮短具高安全性、高能效比、AI 應用的系統設計上市時程。此次演講將介紹雙方的合作和創新解決方案如何協助產業生態系夥伴因應設計挑戰： - 新思科技系統層級全方位解決方案涵蓋設計、驗證、晶片生命週期管理、多晶粒系統解決方案以及 IP，提供業界領先的效能及能源效率 - 新思科技 Synopsys.ai 全端式 AI 驅動 EDA 解決方案和新思科技 Fusion QuickStart 設計實作套件，應用 Arm Neoverse、Cortex-X4、Cortex-A720 和 Cortex-A520 CPU 以及 Arm Immortali-G720 和 Arm Mali-G720 GPU，加速 2nm 製程節點的 SoC 開發 - 新思科技驗證系列產品，包括使用 Arm 快速模型的虛擬原型設計、硬體輔助驗證及驗證 IP，可加快軟體開發速度 - 優化已經過矽驗證的新思科技介面／安全性 IP 以及晶片生命週期管理 PVT IP，可降低與 Arm 架構為基礎的晶片整合的風險 |
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14:20-14:50 |
Steve Steele, Arm |
Heterogeneous AI on Arm |
我們正在見證人工智慧（AI）展現優異的能力，而其發展也從未放緩。AI 所帶來的益處已融入我們的日常生活體驗，包含行動、家用裝置的使用。而造就人工智慧的機器學習（ML）技術，更是電腦科學進步與工程創新結合的卓越成果。 此議程將展示 Arm Cortex CPU 和 Immortalis GPU 中的 ML 功能，概述 Arm 的軟體解決方案，並探討基於 Arm 架構之上的次世代機器學習技術。 |
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14:50-15:20 |
Roger Wang, Microip Inc. Sammy Huang, Arm |
How Arm Flexible Access (AFA) Enable Taiwan Start-up to Achieve Success? |
自研晶片在這個運算無所不在的世代，已蔚然成為顯學。掌握晶片的設計開發的時程對於產品本身日趨重要，尤其在算力與製程不斷提升之下，更需要精準掌握客戶的需求和規格，同時對相關的 IP 具有一定的了解、掌握和設計能力，讓客戶放心委任設計專案。此外成本與預算也是創造晶片的競爭力的關鍵考量。透過 Microip 從新創公司分享成功案例，結合 Arm Flexible Access 和運用自行開發的 EDA 工具，如何成功擄獲手機晶片大廠信任，獲得 SoC 委託設計案。 |
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15:40-16:40 |
Anand Patel, Arm Manish Pandey, Arm |
Experience the Future of Mobile and Consumer Computing with Arm Total Compute Solutions |
高階智慧手機市場奠定了廣大客戶開發個別市場的創新步伐。因此，高階智慧手機晶片組也每年不斷地為提供更佳的性能與效能，持續增長並推動創新，另外也要同步處理並考量因裝置複雜設計產生的新驗證、製程節點等風險。 此議程將概述 Arm 如何針對行動裝置、XR（延展實境）、穿戴式裝置、家用設備、筆電等螢幕運算裝置需求進行回應。 以 Armv9 Cortex CPUs、Immortalis、Mali GPU 及 CoreLink 系統 IP 為核心運用的全面運算解決方案，更可隨心所欲地進行專業處理程序，並驅動用戶體驗的極限、拓展業界令人期待的新機會。 |
Track B
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Speaker |
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Abstract |
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13:00-13:30 |
Saptarshi Mondal, Arm |
More Data, Faster Results - The Future of Acceleration in Computing Infrastructure |
據估計，今年全球將生成超過 120 ZB 的數據資料，而這些數據都需經過收集、移動、儲存與處理，大多數的數據將使用在轉型的大型語言模型 AI 應用，並挑戰現有運算資源的極限。同時，採用傳統方法擴大運算規模所面臨的技術 、環境和經濟上的阻力也日漸顯著。特定處理 - 也就是專為特定工作負載而設計的運算方式，將成為應對這些困難與挑戰的解方，而工作負載加速則成為特定處理的關鍵。 請與我們的專家一起深度探討在 Arm 架構中，從人工智慧到網路、資訊安全到超級運算，為基礎設施工作負載加速的最佳方法。 |
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13:30-14:00 |
Ted Chou, Cadence |
EDA 2.0 – Leveraging AI to Achieve The Next 10x |
隨著超大規模運算、汽車、物聯網、航太和 5G 行動通訊等產業對 SoC 的需求不斷擴大，IC 設計複雜度也不斷增加。設備複雜性與需求帶來更多設計啟動，但沒有足夠的人力來支援。Cadence 以 AI 驅動助力生產力，利用越來越成熟的人工智慧和機器學習技術，同步支援 Arm 基礎的 SoC 設計，以自動化和精簡人力大幅提升 10 倍生產效能。 |
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14:20-14:50 |
Imran Yusuf, Arm |
Shared Purpose - Collaborating to Transform the Datacentre and Beyond |
Arm 成為未來運算基礎的動力不僅只來自於技術，自品牌成立以來，夥伴關係與共同合作不僅是 Arm 成功的關鍵，更造就了橫跨多元市場的健全生態系。 此議程將聚焦於 Arm 合作夥伴生態系近期於運算基礎設施領域的合作，從最新啟用的 SystemReady 、 WorksOnArm 軟體，到我們全球 5G 實驗室中展示的最佳解決方案，以及圍繞在 Neoverse CSS 產品線的最新行動。邀請您一起來了解 Arm 如何創造生態系的合作夥伴的最大優勢。 |
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14:50-15:20 |
Chin-Hung Wang, ITRI Frank Chen, Arm |
3D Chiplet Integration Platform - Pushing Heterogeneous Integration to the Next Level |
智慧車導入 AI 已是重要趨勢，而生成式 AI 更是未來投入要項。由於生成式 AI 帶動高運算力 AI 晶片需求，推動全球異質整合技術朝向高速化、3D 化發展，工研院近年亦在高速 3D Chiplet、高密度 Hybrid bonding、玻璃載板和矽光子整合相關技術發展有相關成果，同時推動 ITRI 12吋異質整合試產線建置與 Shuttle 服務，希望可以串聯國內外公司加速創新 AI 晶片產品開發。未來面對車用更大運算力需求，發展光電整合運算模組之高可靠度 3D 異質整合技術將車用 AI 是重要趨勢。 |
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15:40-16:40 |
Saptarshi Mondal, Arm |
Transforming the World's Computing Infrastructure - on Arm |
隨著對資料的需求與日俱增，加上運算受限於多項嚴格限制，Arm 的合作夥伴正在積極因應當前最普遍、也最嚴峻的挑戰。此議程將分享 Arm Neoverse 產品線如何持續不斷演進，以提供業界最佳的晶片創新平台。 本議程將分享從最新的 CPU 效能特性、未來展望，到因應加速設計進程，與支持 2.5D 至 3D 小晶片轉換的標準與解決方案。無論您正在建構雲端人工智慧資料中心、打造 5G 網路，還是下一個世界頂尖的高效能運算超級電腦，Arm Neoverse 將可提供所需的最佳效能、擴展性與不同選擇，支持轉型創新的目標。 |
Track C
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Speaker |
Session Title |
Abstract |
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13:00-13:30 |
Morris Hung, Arm |
Driving the Future - Arm's Solutions for ECU Consolidation in Next-Gen Vehicles |
車用技術的未來，說明了當前的技術將有革命性的轉變。隨著電子技術的重要性增加，以及現代汽車架構的運算能力加強，我們正處於要為當代汽車進行功能更新，也要為未來汽車導入神奇新功能的重要位置。邁向實現軟體定義汽車（SDVs）的關鍵步伐就包括了整合電子控制單元（ECUs）以簡化硬體。然而，ECU 的整合也帶來了複雜的挑戰，特別是在軟體整合方面。 這次議程將提供如何使用 Arm 的工具和 Cortex-R / Cortex-M IPs ，輕鬆因應 ECU 整合複雜性的寶貴洞察，促進次世代 ECUs 和 Zonal 控制器的開發，這些不僅是即時的，且能確保強韌的資安與安全。 |
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13:30-14:00 |
Matt Wu, CoAsia |
Expanding Design Service from Automotive to HPC |
Arm 認證設計合作夥伴 CoAsia Semi（擎亞半導體）是一家專注於先進製程節點解決方案（14nm、8nm、5nm、3nm）的全方位設計服務公司。從 RTL、DFT、後端 APR 設計到 OSAT 封裝測試，我們提供頂尖的機體電路綜合性解決方案。 |
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14:20-14:50 |
Simon Teng, Arm |
The Road Ahead for High-Performance Automotive System-on-Chips |
隨著半導體和封裝技術的進步，設計高效能系統單晶片（SoC）裝置的經濟性也持續改變。同時，隨著高效能車用需求快速成長，汽車產業持續演進，為 ADAS、AV 和車用中央運算系統賦予更多能力。這些動態的趨勢正逐步改變 SoC 的設計和實現方式。 此議程將探討這些變化和正在開發的新技術，包括車用市場在 Arm 技術架構之上展現出的無限可能。 |
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14:50-15:20 |
Weber Hsu, iCatch Technology David Hsu, Arm |
Solution - SoC for Automotive ADAS |
從記錄個人生活點滴，到行車家用安全影像存證記錄，iCatchtek（芯鼎）以多年的 Camera 影像處理技術累積，加上近年 + AI 的智慧視覺感知，面對新型汽車產業，安全及高效能需求、智慧化、電動化演進趨勢，概括分享在車用 ADAS smart sensing 趨勢觀察，及智慧車用 SoC 的功能安全、資訊安全架構，進而討論設計上可能面臨新增的挑戰。 |
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15:40-16:40 |
Charles Kuo, Siemens EDA Edward Chang, Arm |
Virtual Prototyping for Automotive |
汽車產業已逐步朝向軟體定義汽車發展，加上自動化駕駛功能的大幅增加，為車廠帶來了極為複雜的挑戰。Arm 積極投資軟硬體平台，以實現頂尖的車用 ADAS 解決方案，並透過 Siemens PAVE360 平台來簡化 SoC 設計、軟體開發，以打造數位分身解決方案。 |
Track D
Session Time |
Speaker |
Session Title |
Abstract |
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13:00-13:30 |
Joseph Yiu, Arm |
Enhancing Developer Efficiency for Embedded IoT with Real-Time Operating Systems |
Arm Cortex-M 處理器是專為即時作業系統（RTOS）而設計的，具有特定的安全功能。可靠性、效能、可擴展性與安全性等要求，通常對於使用 RTOS 為基礎的系統來說更加重要。而根據最新的嵌入式系統調查，預計有高達 86% 的新興應用程式，將使用 RTOS，透過豐富的中介軟體，一般而言能使物聯網和機器學習的嵌入式開發更有效率。 在此議程中，我們將概述適用於 Cortex-M 的熱門 RTOS 系統，並探討部分 RTOS 系統的組件和其相關中介軟體，展示如何實現讓軟體重新應用在不同領域。 |
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13:30-14:00 |
Dale Lee, Renesas Electronics |
Enabling Intelligence from the Cloud to the Edge & Endpoint Sustainably |
人工智能（AI）正從各方面改變我們的生活。在資源受限的邊緣端點設備上進行AI／ML的開發和環境、社會及治理（ESG）的目標密切相關，並體現了在實現這些目標上的承諾和進展。本次演講主要訊息即展示作為技術領先者的瑞薩電子將如何利用其專業知識，和遍布全球的供應商網絡，來提供完整的半導體解決方案，將人工智能帶到邊緣端點，並在降低環境風險的同時，實現節能、即時響應、高安全性和數據隱私。瑞薩電子致力於確保每個人的健康和安全，並期許為我們的生活帶來正面影響。同時，我們也將利用這個機會展示全球首款利用 Cortex®-M85 為核心的 RA MCU 系列。 |
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14:20-14:50 |
Stephen Su, Arm |
Unlocking the Potential of Rich IoT Edge with a Cloud-Native Ecosystem |
隨著運算性質的改變，物聯網邊緣裝置在支援各種功率和效能要求等多樣化的系統層面，發揮著越來越關鍵的作用。從工業到智慧家庭，為了實現數位轉型、克服 OT / IT 串聯、新功能執行、分析及在地運算等，物聯網邊緣裝置必須採用雲原生軟體原則。 在此議程中，將帶您了解 Arm 的解決方案，其如何透過開放、協作，以建立標準的平台與安全性解決方法，整合最新一代的 Cortex-A 和硬體 IP，以及如何為基於 Rich OS 的裝置無縫的提供雲原生軟體體驗。 |
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14:50-15:20 |
Howard Tien, PUFsecurity |
The Latest Development and Application Intro of PUFsecurity and Arm's PSA-Certified Security Subsystem |
我們的演講將從 PUFsecurity 與 Arm 的最新合作進展－joint security subsystem for PSA Certification 開始，描述如何將 Arm Cortex-M33 和 Corstone-200 與我們的安全子系統 IP PUFcc 集成以通過 PSA Certified Level 2 Ready 認證，以及該解決方案能為市場解決哪些問題。 接下來我們將重點強調 PUFsecurity IP 的 3 個主要價值主張，即安全存儲、系統助手和安全錨，同時公開我們最新的 IP 進展和各項關鍵技術。 最後，我們將通過真實的案例和應用來解釋客戶如何從我們的 IP 中受益，以高效地完成 SoC 的要求。 值得一提的是，PUFcc 當中的硬核（Hard Macro）由其母公司力旺電子（世界前十 IP 大廠）支援，已在今年通過 TSMC N5 認證，更繼續朝針對車規應用的 N5A 製程以及其他先進製程 N4P、N3E、N3P 開發。熵碼科技以最先進的腳步，幫助行業加速導入安全解決方案，引領商機。 |
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15:40-16:40 |
Sampan Chen, Alif Semiconductor Joseph Yiu, Arm |
IoT Solutions for ML at the Edge |
將機器學習演算法應用於物聯網邊緣裝置可實現一系列的新應用，如語音辨識、影像辨識、醫療診斷或自動化機器人。 為使軟體開發更簡單、有效率，Arm 為機器學習應用提供了豐富的硬體 IP 和工具，透過多元化的解決方案與最生態系夥伴相輔相成，Arm 擁有眾多人工智慧合作夥伴，例如優化的機器學習模組、MLOps 和開發板等。 此議程將針對希望使用微控制器和 Ethos-U NPU 的嵌入式開發人員說明機器學習作業系統如何實現創新應用。資訊科學家將了解如何針對具有 Helium 擴充程式的 Cortex-M 處理器或 Ethos-U NPU 等不同目標系統優化機器學習模型。 |