微软 Windows 过渡到 Arm 架构的核心组件 —— “Prism”模拟器-低调大师

微软 Windows 过渡到 Arm 架构的核心组件 —— “Prism”模拟器

2024-05-21 469

微软在 Build 2024 开发者大会上发布了新款 Surface 设备（Surface Laptop 和 Surface Pro），均为基于 Arm 架构芯片的消费级笔记本电脑。

新款 Surface 设备搭载高通基于 Arm 架构的骁龙 X Elite 处理器，宣称在多线程性能和电池寿命方面优于 MacBook Air。

微软表示它重新构建了 Windows 11 的核心组件，以更好地支持基于 Arm 架构的硬件和人工智能，其中包括新的内核、编译器——最重要的是一个名为“Prism”的模拟器，用于运行较旧的 x86 和 x64 应用程序。

微软声称 Prism 进一步提升了翻译层与 x86 应用程序的兼容性，但没有详细说明在它这方面所做的具体更改。

微软在新闻稿写道：

Windows 率先与高通公司合作，在这块更快速的芯片上更好地运行各种应用程序。

我们现在提供了大量 Arm64 原生应用程序体验，数量之多前所未有，其中包括我们快速跟进推出的 Microsoft 365 应用程序，如：PowerPoint、Outlook、Word、Excel 和 OneNote，以及爱奇艺（iQiyi）、哔哩哔哩（Bilibili）、Foxit PDF Editor 专业版、酷狗音乐（Kugou）、QQ、QQ 音乐和网易有道翻译等。

凭借性能强大的全新 Prism 模拟器，不仅可以运行原生应用，还可以流畅地模拟运行其他应用。

微软表示，Prism 不仅仅是为旧翻译层技术而取的新名称。安装 Windows 11 24H2 更新后，翻译后的应用程序在相同的 Arm 硬件上运行速度可提升 10% 到 20%。

微软还说道，Prism 的性能应该与苹果 Rosetta 2 翻译层不相上下，尽管这显然取决于运行它的硬件的速度。而模拟运行其他应用程序的速度是上一代 Windows on Arm 设备的两倍。

Windows 和 Surface 首席执行官帕万-达武鲁里（Pavan Davuluri）表示：“对于那些还不是原生的应用程序，我们现在可以利用 Prism 的功能，通过模拟器更好的平台和性能效率来解决这个问题。”

但模拟 x86 应用程序终究是权宜之计，要充分利用 Arm 芯片，还是需要开发者编写原生应用程序。

对于微软来说，幸运的是近年来发生了两大转变。

首先，许多大型应用程序现在都原生支持 Arm 芯片。其次，Google 和许多其他浏览器开发商正在向 ARM64 迁移。最近推出了原生版本的 Chrome 浏览器，上周又推出了 Opera 浏览器。Firefox、Vivaldi、Brave 和 Microsoft Edge 也都提供了 ARM64 原生版本，因此用户不会在任何浏览器上损失性能。此外现在很多应用程序都是基于 Web，所以大家花在浏览器上的时间比以往任何时候都多——对日常应用程序的需求自然减少了。

新款 iPad Pro 使用了 12GB 内存颗粒，但却声称是 8GB 内存

知名拆解网站iFixit 已经拆解了 2024 款 13 英寸苹果 iPad Pro 256GB 版，该版本搭载 9 核版 M4 芯片与 8GB 内存。拆解图显示，8GB 内存版 iPadPro 使用两颗丝印为“Z8DMS”的内存颗粒，通过查询美光官网获知颗粒型号为“MT62F768M64D4AS-026 XT:B”。美光官网显示，“MT62F768M64D4AS-026 XT:B”是一款 768Mbit x 64（48Gbit）即 6GB 容量的内存颗粒，物料采购网站显示该内存为 LPDDR5-7500 规格，采用 VFBGA 封装。这说明 8GB 内存版本 M4 iPad Pro实际使用的是 12GB 内存颗粒。相关阅读 https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1cvq1rs/do_m4_ipad_pros_with_8gb_of_ram_actually_have_12gb/ https://forums.macrumors.com/threads/do-m4-ipad-pros-with-8gb-of-ram-actually...

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5月21日，阿里云宣布，通义千问GPT-4级主力模型Qwen-Long，API输入价格从0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，直降97%，1块钱可以买200万tokens。据介绍，这款模型最高支持1千万tokens长文本输入，降价后约为GPT-4价格的1/400。在国际权威评测如Chatbot Arena中，通义千问是唯一上榜的中国大模型，与其他国际顶级模型如GPT-4 Turbo、Gemini-1.5-Pro等处于同一水平。此外，在OpenCompass权威基准的测评中，通义千问2.5的得分与GPT-4 Turbo相当。通义千问视觉理解模型Qwen-VL-Max的得分也超越了其他知名模型如Gemini Ultra和GPT-4V，显示其在多模态（即处理图像和文本）任务上的强大能力。

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