一、换Logo分析gui安装过程需要替换的图片仅有openeuler的logo，原图见附件sidebar-logo.png，其余gui安装过程中会出现的图片请见压缩包。Logo图片属性信息：其余部分需要修改的是grub命令行信息及tui、gui安装过程中出现的title：二、镜像制作1.    解压isol  /mnt/cdrom用于挂载镜像点用，首先将openEuler的iso文件挂载到/mnt/cdrom/下，然后将里面的所有文件拷贝到/mnt/openEuler_file目录下mkdir -p /mnt/cdrom /mnt/openEuler_file /mnt/install_img /mnt/rootfs_imgmount -t iso9660 -o rw /home/openEuler-20.03-LTS-SP1-aarch64-dvd.iso /mnt/cdrom/cp -r /mnt/cdrom/* /mnt/openEuler_file/   (记得查看.discinfo 和 .treeinfo是否拷贝成功) 2.    Anaconda换标-install.img（图片，文字显示）l  进入/mnt/openEuler_file/images目录下，将install.img拷贝到/mnt/install_img目录下，l  用unsquashfs解压拷贝出来的install.img文件，得到一个squashfs-root的文件夹。进入squashfs-root/LiveOS，有一个rootfs.img文件。l  将rootfs.img以读写的方式挂载到/mnt/roofs_img下。l  替换logo文件（/mnt/rootfs_file/usr/share/anaconda/pixmaps/）l  修改anaconda安装源相关的openEuler盘符字段（缩略提示删除，内部详细提示openEuler修改为换标内容）(/mnt/rootfs_file/usr/lib64/python3.7/site-packages/pyanaconda/ui/gui/spokes/installation_source.py)l  修改安装最后license路径内的openEuler显示内容。(修改代码将openEuler换标)( /mnt/rootfs_file/usr/lib64/python3.7/site-packages/pyanaconda/core/configuration/license.py)l  替换显示文字 将.buildstamp内容替换为需要换的os名字与版本l  修改日志显示文件（/mnt/rootfs_file/etc/os-release） 具体启动调用可查看systemd的源码 src/core/main.cl  修改anaconda的openeuler.conf配置文件，并在同目录拷贝一份全小写的 xxx.comf(xxx自己替换) (rootfs_img中etc/anaconda/product.d/下操作)l  然后将/mnt/install_img/squashfs-root重新压成install.img文件, 替换到/mnt/openEuler_file/images/目录底下解压挂载image文件cp -r /mnt/openEuler_file/images/install.img /mnt/install_imgcd /mnt/install_imgunsquashfs install.imgcd squashfs-root/LiveOSlosetup /dev/loop0 rootfs.img (如果设备忙 更换loop后数字)kpartx -av rootfs.imgmount /dev/loop0 /mnt/rootfs_img (和losetup参数对应) 修改图片替换/mnt/rootfs_file/usr/share/anaconda/pixmaps/下的logo 修改安装源的提示信息(修改start接口与_show_autodetect_box接口)vim /mnt/rootfs_file/usr/lib64/python3.7/site-packages/pyanaconda/ui/gui/spokes/installation_source.py 修改安装完成 anaconda最下方显示license目录(修改property接口)vim /mnt/rootfs_file/usr/lib64/python3.7/site-packages/pyanaconda/core/configuration/license.py 修改anaconda显示名称(修改Product与Version)vi /mnt/rootfs_file/usr/.buildstamp 修改anaconda的配置文件cd /mnt/rootfs_file/etc/anaconda/product.dvim openeuler.conf (修改product name)cp openeuler.conf xxxx.conf (xxxx根据需要的名字自行修改)cd - 修改启动日志的 welcome信息（只修改pretty name）vi /mnt/rootfs_file/etc/os-release 解挂载imageumount /mnt/rootfs_img 替换install.imgcd /rootmksquashfs /mnt/install_img/squashfs-root install.imgcp -r /root/install.img /mnt/openEuler_file/images/ 3.    安装菜单-EFI/BOOT/grub.cfg（文字显示）l  修改/mnt/openEuler_file/BOOT/grub.cfg,将其中的openEuler相关字段替换成换标字段修改grub名字vi /mnt/openEuler_file/EFI/BOOT/grub.cfg4.    重新制作isol  使用mkisofs命令重新制作软件包命令如下：yum install -y genisoimagecd /mnt/openEuler_filemkisofs -R -J -T -r -l -d -joliet-long -allow-multidot -allow-leading-dots -no-bak -V "openEuler-20.03-LTS-SP1-aarch64" -o "/root/openEuler-20.03-LTS-SP1-aarch64-dvd.iso" -e images/efiboot.img -no-emul-boot ./ （根据实际情况还需要修改参数）

       初入研一，就有机会接触到OpenEuler开源软件迁移的项目。一开始，不知道OpenEuler是啥，也不知道如何进行软件迁移，在官网查看了CentOS的软件迁移指南，发现这不就是按部就班的“CV”操作吗？但真正着手进行这个项目才发现，其实没有想象中那么简单。       首先Openeuler是一个基于linux的操作系统。对于linux系统，起初我了解的不多，也没有使用linux进行过工作。linux系统的使用是作为计算机相关专业必备知识，正好借此机会，让我更加熟悉了linux的操作以及其工作原理。华为已经在CentOS7.6操作系统下成功迁移了多款开源软件，对于在OpenEuler操作系统下进行迁移有一定的帮助。但是OpenEuler与CentOS也有着一些底层上的设计区别，以及所使用的编译器区别，导致在软件迁移过程中仍存在不少问题。       本项目使用毕昇编译器进行开源软件迁移。毕昇编译器是华为推出的编译器，使用华为自己的编译器在华为自己开发的OpenEuler平台上进行软件迁移，意义重大。很多linux操作系统以及编译器均是国外的东西，且发展较为成熟。在进行项目的过程中发现毕昇编译器以及OpenEuler操作系统的资源非常少，算是属于开拓阶段，很庆幸自己也能成为开拓者之一，为我们本国的操作系统、编译器以及整个生态系统的发展贡献一份力量，也希望有更多的人参与其中，做出贡献。       回到项目本身，起初是基础环境的搭建。需要搭建毕昇编译器版本的HyperMPI。由于HyperMPI的安装会默认选择GCC，需要在进行源码安装HyperMPI时指定毕昇编译器。当时我是在论坛专家的帮助下完成的。当然现在已经有了标准的操作步骤提供给大家了哈。之后配置好多节点运行环境，然后便要开始软件的迁移了，大概步骤为：安装前置软件-安装需要迁移的软件-使用HMPI进行单节点/多节点测试。其中最为困难的部分应该是软件的安装，包括前置软件和需要迁移的软件。软件的安装需要使用到编译器，不同的软件的安装步骤不同，某些参数也需要根据编译器的不同来指定。通过不断地学习与尝试，以及和华为工程师的讨论，与软件开发者的交流（图为与mooseframework软件开发者交流），最终解决了绝大部分问题。这提高了自己的发现问题解决问题的能力。整个项目的进行过程虽然很波折，有遇到不少困难时的困惑，也有解决问题时的欣喜。但最终看到自己编写的迁移文档出现在了华为官网，心中自豪感油然升起。      本次项目和华为的合作很愉快，在遇到问题时，华为工程师会跟我们一起尝试解决，一起交流问题的原因以及可能的解决方案。自己也在解决一个接一个的问题过程中提高了自己的能力。希望有更多的开发者投入到国产生态系统的建设中，缩短与国外的差距，也避免受到限制。之前，哈工大、哈工程两所院校被禁止使用正版软件MATLAB，已经可以看到过多依赖国外技术的弊端。所以希望有更多像华为这样的公司，敢于构建本国的生态系统；希望有更多的开发者参与其中，一起为本国技术发展贡献力量！                                                              重庆邮电大学-数据分析与智能决策创新团队-汪志勋 指导老师-刘勇老师

1 介绍Personal Cancer Genome Reporter (PCGR) 是一个独立的软件包，用于为精准癌症医学对单个癌症基因组进行功能注释和翻译。目前，它可以解释体细胞 SNV/InDels 和拷贝数畸变。该软件扩展了Ensembl 的变异效应预测器 (VEP) 中的基本基因和变异注释，并通过vcfanno灵活检索了与肿瘤学相关的最新注释，并生成用于临床解释的交互式 HTML 报告。语言：R、Python一句话描述：用于为精准癌症医学对单个癌症基因组进行功能注释和翻译。建议的版本建议使用版本为“pcgr 0.9.2”。2 环境要求硬件要求硬件要求如表2-1所示。表2-1 硬件要求项目说明CPUKunpeng 920GPUNVIDIA Tesla A100 软件要求软件要求如表2-2所示。表2-2 软件要求项目版本下载地址pcgr0.9.2https://github.com/sigven/pcgr/releases/tag/v0.9.2docker20.10.11 python3.6.8https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/Python-3.6.8.tgzExagear1.2.1.1https://mirrors.huaweicloud.com/kunpeng/archive/ExaGear/ExaGear_1.2.1.1.tar.gz 操作系统要求操作系统要求如表2-3所示。表2-3 操作系统要求项目版本下载地址CentOS8.2https://www.centos.org/download/Kernel4.18.0-193.el8.aarch64https://www.centos.org/download/3 移植规划数据本章节给出pcgr软件在移植过程中涉及到的相关软件安装规划路径的用途及详细说明。表3-1 移植规划数据序号软件安装规划路径用途说明1-基础环境搭建中的各安装包安装路径。参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。2/path/to/pcgrpcgr的安装规划路径。这里的安装规划路径只是一个举例说明，建议部署在共享路径中。现网需要根据实际情况调整，后续章节凡是遇到安装路径的命令，都以现网实际规划的安装路径为准进行替换，不再单独说明。3/path/to/PYTHON3Python3的安装规划路径。4 配置编译环境前提条件使用SFTP工具将各安装包上传至服务器对应目录下。配置流程表4-1 配置流程序号配置项说明1基础环境搭建参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。2修改PAGE_SIZE参考4.1修改PAGE_SIZE为4KB3安装docker参考4.2安装docker4安装python3参考4.3安装python35安装Exagear for docker参考4.4安装Exagear for docker 4.1 修改PAGE_SIZE为4KB操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令创建工作组。groupadd mockbuilduseradd mockbuild -g mockbuild                                步骤 3     执行以下命令下载包。wget https://vault.centos.org/7.6.1810/os/Source/SPackages/kernel-alt-4.14.0-115.el7a.0.1.src.rpm                                步骤 4     安装相关依赖。yum install -y xmlto asciidoc newt-devel pciutils-develyum install rpm-build redhat-rpm-config asciidoc hmaccalc perl-ExtUtils-Embed pesign xmlto –yyum install audit-libs-devel binutils-devel elfutils-devel elfutils-libelf-devel –yyum install ncurses-devel newt-devel numactl-devel pciutils-devel python-devel zlib-devel -y                                步骤 5     安装rpm包。rpm -ivh kernel-alt-4.14.0-115.el7a.0.1.src.rpm注：安装完成后rpm构建工程自动部署在/root/rpmbuild/SPECS/root/rpmbuild/SOURCES                                步骤 6     rpmbuild 构建。cd /root/rpmbuild/SPECSrpmbuild -bp --target=$(uname -m) kernel-alt.speccd /root/rpmbuild/BUILD/kernel-alt-4.14.0-115.el7a/linux-4.14.0-115.el7.0.1.aarch64（以实际路径为准）make menuconfig选择Kernel Features-->Page size (64KB)--> Page size (4KB) 保存 #Page size调整为4K。make -j 64make modules_installmake install                                步骤 7     重启机器，进入iBMC选择对应的内核进入系统。                                步骤 8     验证是否修改成功。getconf PAGE_SIZE回显信息为：4096----结束4.2 安装docker操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令下载yum-utils包。yum install -y yum-utils                                步骤 3     执行以下命令添加docker储存库。yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo注：若由于证书原因添加不成功，可在/etc/yum.conf文件中加上“sslverify=false”后再添加                                步骤 4     执行以下命令安装docker。yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io                                步骤 5     执行以下命令启动docker。systemctl start docker                                步骤 6     通过运行hello-world 映像验证 Docker Engine 是否已正确安装。docker run hello-world回显信息如下：----结束4.3 安装python3操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令下载python3.6.8。wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/Python-3.6.8.tgz                                步骤 3     执行以下命令解压安装包。tar xvf Python-3.6.8.tgz                                步骤 4     执行以下命令进入解压后目录。cd Python-3.6.8                                步骤 5     执行以下命令编译安装Python3。./configure --prefix=/path/to/PYTHON3make -j16make install                                步骤 6     执行以下命令设置Python3的环境变量。export PATH=/path/to/PYTHON3/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/path/to/PYTHON3/lib:$LD_LIBRARY_PATH                                步骤 7     验证Python3环境是否生效。python3 -V----结束4.4 安装Exagear for docker操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令下载Exagear安装包。wget https://mirrors.huaweicloud.com/kunpeng/archive/ExaGear/ExaGear_1.2.1.1.tar.gz                                步骤 3     执行以下命令解压安装包。tar xvf ExaGear_1.2.1.1.tar.gz                                步骤 4     安装ExaGear for Docker on CentOS with 4KB该发布件由三个包组成：exagear-core-x64a64-container-<package_version>.aarch64.rpmexagear-core-x32a64-container-<package_version>.aarch64.rpmexagear-utils-<package_version>.noarch.rpm.使用rpm包管理工具yum install完成发布件在ARM64 主机环境下的安装：（注意需要输入对应的版本package_version）yum install exagear-core-x64a64-container-<package_version>.aarch64.rpm exagear-core-x32a64-container-<package_version>.aarch64.rpm exagear-utils-<package_version>.noarch.rpm                                步骤 5     制作X86容器的pcgr镜像。下载x86容器镜像到x86系统上，并将其拷贝到你将要用ExaGear运行容器的ARM64主机系统，在安装有docker的x86机器上进行如下操作：docker pull sigven/pcgr:0.9.2 && docker save sigven/pcgr:0.9.2 > docker-pcgr-0.9.2.tar.gz                                步骤 6     将docker-pcgr-0.9.2.tar.gz 拷贝至ARM64主机系统上.。                                步骤 7     将x86容器镜像加载到ARM64主机系统上的ARM64 docker中。docker load < docker-pcgr-0.9.2.tar.gz                                步骤 8     在ARM64主机系统上运行x86 docker容器。docker run sigven/pcgr:0.9.2----结束 5 获取源码操作步骤                                步骤 1     下载pcgr安装包“pcgr-0.9.2.tar.gz”。下载地址：https://github.com/sigven/pcgr/releases/tag/v0.9.2                                步骤 2     下载pcgr数据包“pcgr.databundle.grch37.20210627.tgz”、“pcgr.databundle.grch38.20210627.tgz”。下载地址：http://insilico.hpc.uio.no/pcgr/pcgr.databundle.grch37.20210627.tgz下载地址：http://insilico.hpc.uio.no/pcgr/pcgr.databundle.grch38.20210627.tgz                                步骤 3     使用SFTP工具将安装包和数据包上传至服务器“/path/to/pcgr”目录。----结束6 编译和安装操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令解压pcgr安装包。tar xvf pcgr-0.9.2.tar.gz                                步骤 3     执行以下命令解压pcgr数据包。tar xvf pcgr.databundle.grch37.20210627.tgztar xvf pcgr.databundle.grch38.20210627.tgz                                步骤 4     执行以下命令进入解压后pcgr主程序目录。cd pcgr-0.9.2                                步骤 5     执行以下命令将数据包目录移动到主程序目录。mv ../date .----结束7 运行和验证操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令创建报告生成目录：mkdir /path/to/output                                步骤 3     执行以下命令运行测试：python3 pcgr.py --pcgr_dir /path/to/pcgr/pcgr-0.9.2 --output_dir /path/to/pcgr/output --sample_id tumor_samplr.BRCA --genome_assembly grch37 --input_vcf /path/to/pcgr/pcgr-0.9.2/examples/tumor_sample.BRCA.vcf.gz验证结果：回显信息如下最后查看output文件夹有相关报告生成----结束8 更多资源pcgr-github官网：https://github.com/sigven/pcgr

1 介绍Personal Cancer Genome Reporter (PCGR) 是一个独立的软件包，用于为精准癌症医学对单个癌症基因组进行功能注释和翻译。目前，它可以解释体细胞 SNV/InDels 和拷贝数畸变。该软件扩展了Ensembl 的变异效应预测器 (VEP) 中的基本基因和变异注释，并通过vcfanno灵活检索了与肿瘤学相关的最新注释，并生成用于临床解释的交互式 HTML 报告。语言：R、Python一句话描述：用于为精准癌症医学对单个癌症基因组进行功能注释和翻译。建议的版本建议使用版本为“pcgr 0.9.2”。2 环境要求硬件要求硬件要求如表2-1所示。表2-1 硬件要求项目说明CPUKunpeng 920GPUNVIDIA Tesla A100 软件要求软件要求如表2-2所示。表2-2 软件要求项目版本下载地址pcgr0.9.2https://github.com/sigven/pcgr/releases/tag/v0.9.2docker20.10.11 python3.6.8https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/Python-3.6.8.tgzExagear1.2.1.1https://mirrors.huaweicloud.com/kunpeng/archive/ExaGear/ExaGear_1.2.1.1.tar.gz 操作系统要求操作系统要求如表2-3所示。表2-3 操作系统要求项目版本下载地址CentOS8.2https://www.centos.org/download/Kernel4.18.0-193.el8.aarch64https://www.centos.org/download/3 移植规划数据本章节给出pcgr软件在移植过程中涉及到的相关软件安装规划路径的用途及详细说明。表3-1 移植规划数据序号软件安装规划路径用途说明1-基础环境搭建中的各安装包安装路径。参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。2/path/to/pcgrpcgr的安装规划路径。这里的安装规划路径只是一个举例说明，建议部署在共享路径中。现网需要根据实际情况调整，后续章节凡是遇到安装路径的命令，都以现网实际规划的安装路径为准进行替换，不再单独说明。3/path/to/PYTHON3Python3的安装规划路径。4 配置编译环境前提条件使用SFTP工具将各安装包上传至服务器对应目录下。配置流程表4-1 配置流程序号配置项说明1基础环境搭建参考《HPC解决方案 基础环境搭建指导书》中“安装规划数据”章节。2修改PAGE_SIZE参考4.1修改PAGE_SIZE为4KB3安装docker参考4.2安装docker4安装python3参考4.3安装python35安装Exagear for docker参考4.4安装Exagear for docker 4.1 修改PAGE_SIZE为4KB操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令创建工作组。groupadd mockbuilduseradd mockbuild -g mockbuild                                步骤 3     执行以下命令下载包。wget https://vault.centos.org/7.6.1810/os/Source/SPackages/kernel-alt-4.14.0-115.el7a.0.1.src.rpm                                步骤 4     安装相关依赖。yum install -y xmlto asciidoc newt-devel pciutils-develyum install rpm-build redhat-rpm-config asciidoc hmaccalc perl-ExtUtils-Embed pesign xmlto –yyum install audit-libs-devel binutils-devel elfutils-devel elfutils-libelf-devel –yyum install ncurses-devel newt-devel numactl-devel pciutils-devel python-devel zlib-devel -y                                步骤 5     安装rpm包。rpm -ivh kernel-alt-4.14.0-115.el7a.0.1.src.rpm注：安装完成后rpm构建工程自动部署在/root/rpmbuild/SPECS/root/rpmbuild/SOURCES                                步骤 6     rpmbuild 构建。cd /root/rpmbuild/SPECSrpmbuild -bp --target=$(uname -m) kernel-alt.speccd /root/rpmbuild/BUILD/kernel-alt-4.14.0-115.el7a/linux-4.14.0-115.el7.0.1.aarch64（以实际路径为准）make menuconfig选择Kernel Features-->Page size (64KB)--> Page size (4KB) 保存 #Page size调整为4K。make -j 64make modules_installmake install                                步骤 7     重启机器，进入iBMC选择对应的内核进入系统。                                步骤 8     验证是否修改成功。getconf PAGE_SIZE回显信息为：4096----结束4.2 安装docker操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令下载yum-utils包。yum install -y yum-utils                                步骤 3     执行以下命令添加docker储存库。yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo注：若由于证书原因添加不成功，可在/etc/yum.conf文件中加上“sslverify=false”后再添加                                步骤 4     执行以下命令安装docker。yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io                                步骤 5     执行以下命令启动docker。systemctl start docker                                步骤 6     通过运行hello-world 映像验证 Docker Engine 是否已正确安装。docker run hello-world回显信息如下：----结束4.3 安装python3操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令下载python3.6.8。wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/Python-3.6.8.tgz                                步骤 3     执行以下命令解压安装包。tar xvf Python-3.6.8.tgz                                步骤 4     执行以下命令进入解压后目录。cd Python-3.6.8                                步骤 5     执行以下命令编译安装Python3。./configure --prefix=/path/to/PYTHON3make -j16make install                                步骤 6     执行以下命令设置Python3的环境变量。export PATH=/path/to/PYTHON3/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/path/to/PYTHON3/lib:$LD_LIBRARY_PATH                                步骤 7     验证Python3环境是否生效。python3 -V----结束4.4 安装Exagear for docker操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令下载Exagear安装包。wget https://mirrors.huaweicloud.com/kunpeng/archive/ExaGear/ExaGear_1.2.1.1.tar.gz                                步骤 3     执行以下命令解压安装包。tar xvf ExaGear_1.2.1.1.tar.gz                                步骤 4     安装ExaGear for Docker on CentOS with 4KB该发布件由三个包组成：exagear-core-x64a64-container-<package_version>.aarch64.rpmexagear-core-x32a64-container-<package_version>.aarch64.rpmexagear-utils-<package_version>.noarch.rpm.使用rpm包管理工具yum install完成发布件在ARM64 主机环境下的安装：（注意需要输入对应的版本package_version）yum install exagear-core-x64a64-container-<package_version>.aarch64.rpm exagear-core-x32a64-container-<package_version>.aarch64.rpm exagear-utils-<package_version>.noarch.rpm                                步骤 5     制作X86容器的pcgr镜像。下载x86容器镜像到x86系统上，并将其拷贝到你将要用ExaGear运行容器的ARM64主机系统，在安装有docker的x86机器上进行如下操作：docker pull sigven/pcgr:0.9.2 && docker save sigven/pcgr:0.9.2 > docker-pcgr-0.9.2.tar.gz                                步骤 6     将docker-pcgr-0.9.2.tar.gz 拷贝至ARM64主机系统上.。                                步骤 7     将x86容器镜像加载到ARM64主机系统上的ARM64 docker中。docker load < docker-pcgr-0.9.2.tar.gz                                步骤 8     在ARM64主机系统上运行x86 docker容器。docker run sigven/pcgr:0.9.2----结束 5 获取源码操作步骤                                步骤 1     下载pcgr安装包“pcgr-0.9.2.tar.gz”。下载地址：https://github.com/sigven/pcgr/releases/tag/v0.9.2                                步骤 2     下载pcgr数据包“pcgr.databundle.grch37.20210627.tgz”、“pcgr.databundle.grch38.20210627.tgz”。下载地址：http://insilico.hpc.uio.no/pcgr/pcgr.databundle.grch37.20210627.tgz下载地址：http://insilico.hpc.uio.no/pcgr/pcgr.databundle.grch38.20210627.tgz                                步骤 3     使用SFTP工具将安装包和数据包上传至服务器“/path/to/pcgr”目录。----结束6 编译和安装操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令解压pcgr安装包。tar xvf pcgr-0.9.2.tar.gz                                步骤 3     执行以下命令解压pcgr数据包。tar xvf pcgr.databundle.grch37.20210627.tgztar xvf pcgr.databundle.grch38.20210627.tgz                                步骤 4     执行以下命令进入解压后pcgr主程序目录。cd pcgr-0.9.2                                步骤 5     执行以下命令将数据包目录移动到主程序目录。mv ../date .----结束7 运行和验证操作步骤                                步骤 1     使用PuTTY工具，以root用户登录服务器。                                步骤 2     执行以下命令创建报告生成目录：mkdir /path/to/output                                步骤 3     执行以下命令运行测试：python3 pcgr.py --pcgr_dir /path/to/pcgr/pcgr-0.9.2 --output_dir /path/to/pcgr/output --sample_id tumor_samplr.BRCA --genome_assembly grch37 --input_vcf /path/to/pcgr/pcgr-0.9.2/examples/tumor_sample.BRCA.vcf.gz验证结果：回显信息如下最后查看output文件夹有相关报告生成----结束8 更多资源pcgr-github官网：https://github.com/sigven/pcgr

芯片/半导体1、SIA：2021年中国半导体市场销售额增长27.1%据外媒报道，近日，半导体行业协会（SIA）宣布，2021年全球半导体销售额和出货量均创历史新高。根据SIA发布的数据，2021年全球半导体销售额达到5559亿美元，同比增长26.2%。同时，全球半导体市场去年的出货量达到1.15万亿个。从细分市场来看，2021年常用于汽车、消费类产品和计算机的半导体年增长率最高，达33.1%，销售额为740亿美元。中国仍然是全球最大的半导体市场，2021年的销售额为1925亿美元，增长了27.1%。其中，在半导体封测领域，中国半导体行业协会（CSIA）统计数据显示，近年来我国封测行业销售额逐年增加，已成为本土半导体产业链较为成熟的领域。2、英特尔CEO：有意组财团买下ARM英特尔公司CEO帕特·基辛格(Pat Gelsinger)周四表示，如果有财团收购英国半导体及软件设计公司ARM，英特尔将有兴趣参与其中。基辛格称，早在英伟达提议从软银集团手中收购ARM之前，业界就已经在讨论组建一个财团来买下ARM。英伟达收购ARM这项价值高达800亿美元的交易上周因为监管障碍正式宣告失败。现在，软银寻求让ARM上市。隐私数据3、外媒：谷歌拟限制安卓手机的跨应用追踪据《华尔街日报》报道，继苹果公司对秘密收集数以十亿计移动设备数据的广告行业施加限制之后，谷歌也计划采用新的隐私限制，以限制安卓智能手机应用的跟踪行为。继苹果公司对秘密收集数以十亿计移动设备数据的广告行业施加限制之后，谷歌也计划采用新的隐私限制，以限制安卓智能手机应用的跟踪行为。谷歌周三表示，计划开发更多以隐私为主的产品，替代与个人智能手机相关的字母数字标识符。一些应用程序利用这些标识符收集和分享用户信息。4、网络电诈伪造证照识别难度大，阿里上线篡改图像检测大赛阿里安全在天池平台针对性上线篡改图像检测大赛，邀请各路安全技术人员参与“篡改截图”比赛，考验AI的防守性能。阿里高级安全专家渡明表示，举办此次大赛一方面旨在推进相关防篡改技术的进步，助力解决网络诈骗的社会问题，另一方面也是为了给行业培养更多安全技术人才。“若篡改检测技术能得到推广普及应用，会很大程度遏制网络诈骗。”渡明称，希望通过真实场景中大量出现的篡改图像检测比赛，让篡改检测领域更加关注此类高风险篡改图像，进而促进检测技术进步。交通5、大众回应：网传大众汽车数十亿欧元收购华为自动驾驶近日消息，据德国《经理人杂质》本周四报道，大众汽车计划以数十亿欧元收购华为自动驾驶部门。报道称，谈判已经进行了几个月，华为已经证实了与大众汽车的合作会谈。大众则在今年初才正式就此事进行了回应，“大众与华为确实进行着商讨，但现阶段没有可以确认的消息，包括双方成立合资公司”。有网友表示华为不会卖，原因很简单：价格太低了，“后面加个零还差不多”，况且华为已经明确进军汽车行业，而自动驾驶必然是未来主力发展方向，现在卖出无异于自断一臂。但也有网友持不同的意见：卖自动驾驶而已，又不是卖车BU。还有网友表示，可能是报道出现了偏差，或许华为和大众真的要合作成立新公司了。6、百度宣布“萝卜快跑”自动驾驶出行服务落地深圳近日百度宣布，“萝卜快跑”正式落地深圳市中心区南山区，路线覆盖深圳湾万象城、保利文化广场、人才公园等核心地段，每天9:00-17:00，所有深圳市民可在“萝卜快跑”App上进行自动驾驶叫车服务。百度表示，运营初期将开设近 50 个站点，未来，“萝卜快跑”运行路线将持续扩增，预计到 2022 年底，出行服务区域内站点达到 300 个以上。据了解，“萝卜快跑”是百度无人车出行服务平台，结合了Apollo过去两年的运营实践，加速全民无人化出行时代到来。通过萝卜快跑，用户能够打到具备汽车机器人雏形的百度Apollo无人车。定位跟踪7、纽约总检察长针对苹果 AirTag 跟踪骚扰问题发出警告据 MacRumors 报道，尽管苹果公司上周宣布对 AirTag 追踪器进行修改，这可能有助于减少不必要的跟踪，但美国官员们开始注意到投诉。纽约总检察长 Letitia James 今天发出了一份消费者警告，提出了保护纽约人免受 AirTag 影响的“安全建议”。使用基于 GPS 和蓝牙的跟踪设备进行跟踪并不新鲜，但苹果公司的物品跟踪器由于其内置的警告系统而受到了相当多的关注。对于大多数追踪器，人们可能根本不知道自己被跟踪了，但 AirTag 的设计是为了提供警报。今后，当用户设置 AirTag 时，会有一个警告：AirTag 与 Apple ID 相连，使用 AirTag 跟踪人是一种犯罪。苹果还将明确表示，它将与执法部门合作，找到恶意使用 AirTag 的人。今年晚些时候，苹果将允许 iPhone 11 及以后的机型使用精确查找功能来追踪附近的 AirTag，对于那些可能听不到附近 AirTag 的人来说，声音将伴随着警报。苹果还在努力使 AirTag 的声音更大，警报系统也将更新，以便更早通知用户可能与他们同行的 AirTag。传感器8、豪威发布世界最小 0.56μm 像素技术：台积电 28nm 工艺豪威科技在 1 月份发布了像素尺寸为 0.61μm 的 2 亿像素分辨率图像传感器 OVB0B，用于智能手机相机。2 月 15 日，豪威宣布了更进一步的突破，实现了世界最小 0.56μm 像素技术，同时豪威研发团队已经验证，即便单个像素尺寸已经小于红光波长，缩小像素尺寸并没受到入射光波长限制。豪威官方公告称，其 0.56μm 像素的设计使用了台积电 CMOS 图像传感器专用的 28nm 工艺节点，以及 22nm 逻辑工艺节点，采用新的像素晶体管布局和 2×4 共享像素架构。其中像素采用了深光电二极管以及豪威 PureCel?Plus 技术，能够达到媲美自家 0.61μm 像素的 QPD 和 QE 性能。豪威旗下首款采用 0.56μm 像素的 200MP 图像传感器将于 2022 年第二季度发布，样片计划于第三季度推出，2023 年初将搭载于智能手机中。豪威表示，该技术将满足多摄像头移动设备对高分辨率和小像素间距图像传感器日益增长的需求。9、英日结盟：研究新型战斗机传感器多功能雷达天线技术英国和日本扩大了他们的国防技术合作伙伴关系，于近日宣布结盟，共同研究一种关键的战斗机传感器。双方签署了一份安排书，共同研究英国国防部所说的通用射频传感器技术，但也被广泛称为多功能雷达天线。先进的射频系统天线旨在证明定位静态或移动目标以及拒绝外部监视技术等能力。该计划的合同尚未签署。英国国防部在一份声明中表示，这个名为 Jaguar 的项目计划于 4 月启动，运行时间约为 5 年。智能监测10、全国所有在册煤矿将建“电子封条”国家矿山安全监察局印发的《关于全面开展煤矿“电子封条”推广建设的通知》规定，在全国所有在册煤矿建设“电子封条”，通过在煤矿关键地点安装摄像机、图像分析终端等设备，利用智能化视频识别等技术，实时监测分析矿井出入井人员、人数变化及煤矿生产作业状态等情况，及时发现煤矿异常动态，自动生成、推送报警信息，实现全天候远程监测。2022年3月底前，要完成所有在册煤矿“电子封条”的建设和联网，实现在线监管全覆盖。量子计算11、全新量子计算软件发布，国产量子计算软硬件结合迈出重要一步2月17日，中科院软件所团队日前发布全新量子计算编程软件――isQ-Core，并成功部署至世界领先的超导量子硬件平台，标志着国产量子计算软硬件结合迈出重要一步。该软件具有简洁、易用、高效、扩展性强、可靠性高等特点，将为用户便利使用量子计算硬件设备提供有力支持。通信12、微软Win11不再支持WEP等Wi-Fi加密协议微软日前发布了Win11系统的最新预览版更新，版本号为Build 22557，带来了大量新功能，不过有一点需要注意，这版系统开始放弃Wi-Fi中的WEP和TKIP加密协议，对一些旧款路由来说可能有点麻烦。由于时间久远，这两个加密协议的安全漏洞较多，早就被黑客研究透了，容易被攻击，所以微软从Win11 Build 22557版本开始放弃支持这两种加密的Wi-Fi，如果用户还在使用这种两种方式连接Wi-Fi，Win11会弹窗提醒用户升级路由器及加密协议。对于较新的路由器，这个改变影响不大，这几年推出的路由器普遍支持到了WPA2甚至WPA3加密协议，安全性更高，也是新路由的默认加密协议。AI13、DeepMind又放大招：用AI控制核聚变反应登上《自然》要实现核聚变，必须满足三项条件：极高的温度、足够的等离子体粒子密度以及足够的限制时间。这正是人工智能的用武之地。2月16日，题为《通过深度强化学习对托卡马克等离子体进行磁控》的论文登上《Nature》，该研究由谷歌旗下人工智能公司Deepmind和瑞士洛桑联邦理工学院等离子体中心的物理学家合作完成。转载自http://www.iotworld.com.cn/html/News/202202/733d62378e563458.shtml

指纹识别1、苹果取消开发屏幕指纹识别据iDROPNEWS报道，爆料人士Leaks ApplePro表示，与不愿透露姓名的相关人士多次交谈后，现在可以确认苹果工程师不再为iPhone开发屏下指纹识别。这家位于库比蒂诺的公司在屏下指纹识别方面已经工作了多年，但似乎FaceID才是出路，尤其是苹果在今年1月份决定将所有的TouchID工作和资源转移到从事FaceID的团队。传感器2、Arm 推出全新汽车图像信号处理器，Mobileye 率先采用根据调研机构 Strategy Analytics 近期的一份报告显示，从 2020 年到 2025 年，汽车摄像头市场总值的增长预计将达 19% 以上，使其成为可为车辆提供对周围环境做出决策所需的数据的最重要传感器类型。Arm 宣布推出专为汽车应用的性能和安全而设计的 IP 产品系列新品 Mali-C78AE ISP。据介绍，Mali-C78AE 专为各种 ADAS 功能所需的人类和机器视觉安全应用而设计，并且能够处理来自多达 4 个实时摄像头或 16 个虚拟摄像头的数据。Mali-C78AE 从开发之初就具备硬件安全机制和软件诊断功能，使系统设计人员能够满足 ISO 26262 ASIL B 功能安全的要求。Mali-C78AE 旨在防止或检测出单个摄像头帧中可能导致帧数据处理错误的故障。为此，该 ISP 具有 380 多个故障检测电路，持续内置自检，并可检测所连摄像头的传感器和硬件故障。3、荷兰代尔夫特理工大学：仿生蛛网打造新型室温微芯片传感器受自然界蜘蛛网启发，荷兰代尔夫特理工大学研究人员将纳米技术和机器学习相结合，成功设计出一种可在室温下工作的、极为精确的微芯片传感器——“蛛网纳米机械谐振器”。该设备属于迄今世界上最精确的传感器之一，能在与日常噪声极端隔离的情况下振动，表现出超过10亿的机械品质因数，是量子技术和传感技术结合的典范。这一突破性成果发表在《先进材料》杂志上，对引力和暗物质研究以及量子互联网、导航和传感领域都有重大意义。此次发明的网状微芯片传感器在室温中与噪音隔绝的情况下，共振效果极好。而且，这一发明将使建造量子设备的成本大大降低。通信4、第四大运营商来了：中国广电将于 5 月 17 日正式运营 192 号段2 月 17 日，中国广电 5G 核心网贵州省级节点建设举行开工仪式，在该仪式上还透露了一个重磅消息，那就是今年 5 月 17 日中国广电将正式运营 192 移动手机号段。此前，中国广电海南、湖南、河南、四川、江苏等省级节点均已分别启动建设，5G 核心网节点的建设完成后，中国广电将具备承载 5G 移动互联网、工业互联网、VoNR / VoLTE 语音等业务的能力，并支撑广电 5G 在智慧广电、生态、旅游、农业、教育、医疗、工业互联网、高清视频、NR 广播等领域的广泛应用。交通5、捷豹路虎宣布与英伟达达成战略合作关系近日，捷豹路虎宣布将与英伟达建立多年战略伙伴关系，双方将共同致力于新一代自动驾驶系统及人工智能。捷豹路虎称，预计从2025年起，所有捷豹路虎车型都将基于英伟达自主驾驶汽车开发平台（NVIDIA DRIVE?）的软件定义平台打造，将提供主动安全、自动驾驶、自动泊车、环境可视化功能。同时，捷豹路虎还将结合深度神经网络训练平台NVIDIA DGX?进行AI模型的训练，并借助开放式平台NVIDIA Omniverse?来构建自动驾驶汽车仿真软件。大数据6、华为：在“东数西算”京津冀、长三角、粤港澳、贵安和乌兰察布等地布局五大数据中心据《科创板日报》消息，为响应国家“东数西算”工程，华为云贵安数据中心一期已投入使用。贵安数据中心规划为华为全球最大的云数据中心，可容纳 100 万台服务器，是华为云业务的重要承载节点，承载了华为云和华为流程 IT、消费者云等业务。据悉，当前华为云在中国布局了五大数据中心。其中，贵安、乌兰察布是华为云一南一北两大云数据中心，还在京津冀、长三角、粤港澳地区布局了三大核心数据中心。7、中国移动：结合“东数西算”推进算力基础设施和骨干传输网络转型近日，中国移动称，将以算为中心、网为根基，打造网、云、数、智、安、边、端、链（ABCDNETS）深度融合的新型信息基础设施，加快实现“算力泛在、算网共生、智能编排、一体服务”目标。在算力基础设施方面，一是对接国家“东数西算”部署，深化顶层设计，完善全网算力服务资源池、网络互联互通等规划建设方案；二是强化全网算力资源的互联和统一调度，加快边缘云建设部署；三是持续推进三朵云融合，优先推动移动云、IT云底层架构、通用能力共享，研究制定IaaS层整合的架构方案和部署策略。在骨干传输网络转型方面，将依托“4+3+X”数据中心布局，按需部署网络节点、增设直连链路、调整组网架构，实现移动云中心节点间全互联组网。8、我国高端输电技术首次进入欧洲：国网智研院中标德国海上风电柔性直流输电工程据国家电网官网，德国当地时间 2 月 14 日，欧洲输电网运营商 Tennet 发出中标通知，确认由国网智能电网研究院有限公司、美国 McDermott、南瑞集团中电普瑞电力工程有限公司组成的联合体为 Borwin6 海上风电柔性直流输电工程的 EPC 总包商。国家电网表示，此次中标是推进国家电网公司“一体四翼”发展布局落地实践的重要成果，标志着我国高端输电技术首次进入欧洲，将有力带动我国半导体器件、高端电力装备、海上风电等相关产业高质量发展。深度学习9、中国工程院院士邬贺铨：深度合成技术的治理不能“一刀切”地禁止近日，清华大学人工智能研究院、北京瑞莱智慧科技有限公司、清华大学智媒研究中心、国家工业信息安全发展研究中心、北京市大数据中心联合发布《深度合成（deep synthesis）十大趋势报告（2022）》。中国工程院院士邬贺铨对此表示，深度合成的治理有两项要点，第一，要持续发展技术，不能“一刀切”地禁止，避免阻碍正向应用与创新。第二，衍生出的安全问题要从源头上解决，利用技术创新、技术对抗等方式，持续提升和迭代检测技术的能力。据悉，深度合成作为一种AI合成/生成内容的技术，是人工智能发展到一定阶段的产物。VR10、Meta：VR平台自去年12月以来增长了十倍据The Verge报道，Meta Platforms（FB.O）Oculus Quest头显的主要社交VR平台Horizon Worlds自去年12月以来已经增长了十倍。Meta的首席产品官ChrisCox表示，自从去年12月初在美国和加拿大推出Horizon Worlds以来，其月活用户已扩大到30万人。公司发言人证实，这一数据包括Horizon Worlds和Horizon Venues，后者是一款独立现场活动VR应用。转载自http://www.iotworld.com.cn/html/News/202202/0c669556cb3e6748.shtml

沙箱实验《华为5G MEC ARM迁移工具体验》即将于2022年2月18日正式停止服务，实验下线后将无法开始实验，请知悉。感谢您的关注，欢迎到沙箱实验室，体验更多精彩实验！发布日期：2022年2月18日

日本软银集团开始意识到，物联网赌局是一场代价高昂的灾难。软银集团董事长孙正义曾在2016年试图说服投资者相信收购ARM是明智之举时，曾明确传达了一个信息：“在‘物联网’时代，我认为冠军将是ARM。”当孙正义带头以310亿美元收购ARM时，他认为这是对整个科技行业未来的押注，当时围绕物联网概念的未来正在逐渐明朗，他不断推动执行团队坚定地朝着为未来机器连接设计芯片的方向前进。但是，五年半过去了，软银发现将数十亿日常和工业设备连接到互联网的概念，实现起来比预期要慢得多。业绩低迷ARM在全球半导体行业中处于举足轻重的地位。该公司不直接生产芯片或半导体设备，而是将自己研发的微处理器IP授权给世界各地的芯片设计公司。从智能手机、电脑到汽车，很多电子产品中都包含ARM架构的芯片。而在过去三个财年里，ARM营收的年增长率不足5%。2021年7月，时任ARM首席执行官的Simon Segars撰文表示：“我们考虑过IPO，但实现短期收入增长和盈利的压力，将扼杀我们投资、扩张、快速行动和创新的能力”。据软银数据显示，2015年到2019年，ARM的成本从7.16亿美元增至2019年的16亿美元；营收增长20%，至19亿美元，而利润暴跌近70%，至2.76亿美元。并购告吹2月初，软银将ARM出售给美国半导体巨头英伟达的交易彻底宣告破裂。这场规模高达660亿美元（约合人民币4200亿元）的半导体史上最大并购案，原本能让软银赚取一倍以上的利润。ARM最终估值的高低，取决于该公司能否从多年不佳的表现中持续复苏，以及它能否抵御来自新技术竞争对手的挑战。据英国金融时报，英国机构Global Data的分析师Lil Read表示：“尽管ARM是一家非常重要的世界级公司，但它在未来5年将面临RISC-V的生存威胁，尤其是在急需半导体的大国中国。”早在2019年，中国工程院院士倪光南就曾展望过RISC-V的发展前景。他判断，未来RISC-V很可能发展成为世界主流CPU之一，从而在CPU领域形成X86、ARM、RISC-V三分天下的格局。目前，RISC-V国际基金会的19个高级会员中，和中国相关的会员有12个，包括华为、阿里巴巴、中兴通讯、紫光展锐等企业，也包括中科院计算所和软件所等科研机构。物联网梦醒五年半前，当软银以314亿美元（约2200亿元）收购Arm时，孙正义曾在多个场合表达对物联网的期待，“所有的事情会通过物联网被连接起来，甚至是一头牛他都可以被物联网联系起来”。但五年半后，越来越清晰的信号显示：孙正义的“物联网”赌博是一场代价高昂的灾难。此外，它还分散了ARM在更大的数据中心市场——挑战英特尔主导地位的注意力。在孙正义的愿景与现实发生冲突的同时，软银也在悄悄地修改自己对物联网市场的预期。根据其2018年的一份报告预测，到2026年，物联网控制器市场价值将达到240亿美元，服务器市场价值220亿美元；但是2020年发布的报告预测，到2029年，物联网芯片市场的规模将仅为160亿美元，而服务器市场（Arm迄今仅占有5%的市场份额）将达到320亿美元。同时，软银也下调了对物联网市场规模的预期，即从2017年的70亿美元下调至2019年的40亿美元。对于软银巨额投资物联网，ARM联合创始人Tudor Brown将其称为“一笔奇怪的投资”，因为“那个市场永远不会有利可图”。Brown补充说：“他们把重点放在物联网上，而不是更大的市场，即服务器市场。”去年12月，在提交给监管机构的文件中，ARM提出了强有力的理由，反对寻求IPO，支持出售给英伟达，并表示股东压力可能扼杀ARM投资数据中心和PC市场的能力，这两个市场一直“难以攻克”，而ARM在这两个市场只取得了“有限的进展”。ARM在文件中补充，公开市场投资者将“要求盈利能力和业绩”，这意味着削减成本，而缺乏资金则意味着无法投资于新业务。而如今，ARM即将上任的CEO Rene Haas称：“我们一直认为，出售给英伟达将为我们提供一个投资和做更多事情的绝佳机会。但现在我们不得不进行IPO，我对公司的前景感到非常乐观。”服务器和PC端仍是王者Rene Haas表示，与软银收购ARM时相比，其产品在数据中心和汽车领域的竞争力“要强得多”。Haas说：“在哪里投资，在哪里不投资，这些都是上市公司，甚至是私营公司每天都要考虑的事情。ARM当前的状况很好。”ARM也确实对其错误进行了修正。在过去的四年里，加大了对不断增长的服务器和PC市场的投资，赢得了亚马逊网络服务（AWS）和苹果的支持。AWS目前使用的是基于ARM的第三代Graviton芯片，而苹果正将整个Mac电脑系列从英特尔转向自己的M1处理器，后者基于ARM的设计。Haas对此表示：“虽然物联网对我们来说仍是一个非常重要的领域，但我们非常关注计算机领域（服务区和PC芯片）。”

既然是aarch64位操作系统，那么应该显示3000才对吧。

在经济社会数字化转型和智能升级的推动下，已成为新型基础设施的关键组成部分，并在推动数字经济发展，赋能传统产业转型升级等方面发挥着重要作用。而如何加速物联网的发展，使其价值与潜力能真正发挥，则是产业面临的重大课题之一。一直以来，Arm致力于为万物互联时代的发展注入创新动力。在本年度Arm DevSummit技术大会期间Arm举办的技术沟通会上，OFweek维科网与众多媒体朋友共同对话Arm物联网事业部副总裁Mohamed Awad，Mohamed Awad通过视频演讲的方式为我们分享了Arm对于物联网领域的深刻洞察。Mohamed Awad现任Arm物联网兼嵌入事业部副总裁，他带领团队与OEM、芯片设计伙伴以及软件生态伙伴紧密合作，确保Arm的解决方案从产品定义到开发都能符合物联网与嵌入式市场不断变动的需求。Mohamed Awad认为，物联网的演进可以分为三个阶段。第一阶段是“仪器化”，第二阶段是“互连”，第三阶段是“智能化”。在物联网智能化时代，所有的一切都关乎着从最微小的传感器，乃至最大体量的云数据中心中展现的自主决策。“在这些应用上，智能化遍及设备面、本地、甚至全球范畴，这代表巨大的潜能，但以产业的观点来看，我们进展的不够快，物联网中的应用具有巨大的规模、复杂性和多样性并不足为奇，我们今天将借由我们的发布内容来因应这些挑战。”到底是什么原因阻碍了这些潜能的发展？Arm又该如何迎接挑战并帮助生态伙伴提供解决方案呢？Mohamed Awad表示：“通过彻底改变系统的设计方法，Arm的独特定位可以推动新的物联网经济，其形态、速度与规模等方面都足以与智能手机应用市场经济相媲美。Arm物联网全面解决方案改变了我们为整个生态系统提供关键技术的方法，并展现了我们在软件方面重大且持续的投资，进而赋能开发者开展创新，扩展全球影响力。”Arm物联网全面解决方案，加速产品开发进程并提高投资回报率据介绍，Arm物联网全面解决方案通过一套全栈式解决方案，大幅加速产品开发进程并提高投资回报率。这一独特的物联网设计方法将为崭新的物联网经济奠定根基。Arm物联网全面解决方案将简化并导入现代化的软件开发，进而为开发者、OEM厂商以及服务提供商在物联网价值链的每个阶段加速开发进程，让产品设计周期最多可缩短两年。Mohamed Awad表示：“物联网全面解决方案的基础是Arm Corstone，它是专门为芯片设计伙伴与OEM厂商而设计，使其能专注于差异化。方法是通过将CPU、NPU、系统IP以及其他关键技术整合到一个预先集成、预先验证且可随时运行的子系统中。我们的芯片设计伙伴热爱Corstone，这些子系统在过去几年已经为150多个芯片伙伴的设计项目提供基石。我们将这个备受信任且经过验证的技术基石作为物联网全面解决方案的根基。这也是我们加倍投资Arm Corstone的原因。展望未来，它将成为我们交付的基石——我们所做的一切都将始于Corstone。”全新的方式为多样化的进行创新与开发接下来提到的也是本次沟通会的重点部分——Arm虚拟硬件，Arm虚拟硬件对软件开发者来说，意味着以一个全新的方式为多样化的物联网设备进行创新与开发，一切都在云端进行。Arm虚拟硬件的作用至关重要，它彻底改变了物联网软件开发的经济，驱动新的物联网经济使其得以媲美手机app的经济。据悉，Arm虚拟硬件为物联网及嵌入式平台带来现代化敏捷的软件开发方法，包括持续集成／持续开发（CI／CD）、DevOps与MLOps，免去投资复杂的硬件农场。通过基于Arm架构SoC的准确模型提供了模拟内存与外设等机制，软件的开发与测试现可在芯片完备之前就着手进行，如此一来，典型的产品设计周期可以从平均的五年，最多缩短为三年。这让Arm芯片伙伴能在芯片流片前，取得客户对芯片的反馈，同时协助整个物联网价值链，能在芯片推出之前，轻松地开发并测试基于最新IP的代码。“Arm虚拟硬件最好的一点是，我们专门针对现代云开发，进行技术优化与简化。这意味我们把过去数百万计软件开发者不曾获取的技术，交到他们的手上。这项技术过往只有传统的芯片设计商与部分的嵌入式开发人员可以取得。通过让硬件与软件能共同设计，并为物联网带来新的云原生开发优势。我们让软件可以早于芯片进行开发，我们正在激发数百万开发者的创新，“Mohamed Awad表示，“想象一下这可能带来的影响。一位软件开发者过去需要实体硬件才能着手开发一个 app。现在通过这种新的作业模式，能让他早于芯片之前就开始开发软件，大幅节省时间和成本。通过这些新的工具，机器学习的开发者不再需要转型为嵌入式开发者（为物联网设备部署智能化技术）。他们可以使用虚拟硬件，在云端进行模组优化，就跟他们为其他应用市场进行模组优化的方式一样。物联网服务供应商不再需要为了实现多样化的设备中服务部署的规模化，而去构建和维护硬件农场。他们能运行持续集成的工作流，并在虚拟硬件上验证他们的算法——协助他们达到规模化。”Project Centauri提供设备与平台的标准化参考为了进一步协助软件开发者扩展、并完成软件可携性，Arm同时宣布了一项针对Cortex－M的生态系统计划Project Centauri。该项目旨在通过针对设备开机、安全与云集成提供一套设备与平台的标准和参考实作，为广泛的Arm Cortex－M软件生态系统，达成类似Project Cassini为Cortex－A生态系统作出的贡献。据悉，Project Centauri的API包括对PSA认证与Open－CMSIS－CDI的支持，这是一套标准的云到设备规范，能最大限度地减少启动不同的云解决方案和实时操作系统所需的开发工作量。Project Centauri将降低工程开发成本、加速上市进程、实现大规模物联网部署，并强化Cortex－M生态系统的安全性。据Mohamed Awad介绍，Arm做的第一批用例是以广泛的MCU创新为目标，并且迎合了物联网最直接的增长领域，语音和视觉等关键机器学习用例。在产品路线图中可以看到，第一个物联网全面解决方案已经推出，它针对的是包括关键字辨识在内的机器学习用例，基于Corstone－300、采用了 Cortex－M55和Ethos－U55。如产品路线图所展示，Arm致力于提供这种以解决方案导向的产品。目标是随着时间的推移，我们全产品都能包含全面解决方案。这是未来我们将物联网技术带入市场的方式，所以你会看到这里标注的代码指得是我们未来的 IP 跟子系统。在生态伙伴方面，以Amazon为例，他们正在使用Arm虚拟硬件，扩展Alexa唤醒词的测试。借由移除对实体硬件的依赖，他们可以加速更新、并利用基于云的持续集成／持续交付的能力，支持超过150种由Alexa驱动的设备。另一个案例是Himax，他们正在利用Arm全面解决方案，加速新的开发时程，并与Arm合作，进一步实践这项技术，他们为新的处理器配置的专用Arm虚拟硬件抢先在芯片完成前，提供给开发者使用。目前，Arm虚拟硬件现可在AWS Marketplace获取，并计划于2022年在中国推出。Arm的合作伙伴正在通过这项技术加速创新，并提速产品上市进程。

文︱郭紫文图︱Arm的概念始于20世纪90年代，依托射频识别技术，利用通信协议连接入网，实现对物体的识别与管理。作为技术性驱动产业，物联网的内涵伴随、AI、边缘计算等技术的发展逐渐丰富。另一方面，需求侧规模化落地应用增加，推动了物联网产业规模化的二次爆发。未来几年，物联网进入全面冲刺阶段，连接数仍将以指数级态势增长，产业规模将持续扩大，整体市场持续向好。“智能化遍及全球范畴，物联网市场潜能巨大。从产业的角度来看，缓慢的产品设计、效率低下的软件开发，以及缺乏规模化的软件和服务都严重阻碍了物联网的发展。”Arm物联网兼嵌入事业部副总裁Mohamed Awad表示，为了应对这些挑战，Arm推出了物联网全面解决方案，为全球开发者提供更简单、更现代的软件开发方法，从底层设计方式为物联网市场带来变革性创新。从传统的物联网开发流程来看，从IP选取、芯片设计，再到硬件制造，而软件开发只能在驱动程序开发、板级支持包和应用程序开发之后才能启动，其设计连续性极大地增加了时间成本。Arm物联网全面解决方案则以硬件底层和软件框架作为基石，将软件开发提前至芯片完备之前，将产品推新周期从五年缩减为三年。据Mohamed Awad介绍，Arm物联网全面解决方案由三个部分组成，包括Arm Corstone、Arm虚拟硬件和Project Centauri。Arm Corstone根据特定用例打造，为客户提供预先设计、预先集成、预先验证的解决方案，避免了重复、低效的集成测试工作，大幅度降低了成本，加速了芯片设计开发的进程。Arm虚拟硬件以经过验证、可信的Arm Corstone为基础，可以通过云端或底层IP使用。这项技术专门针对云端开发、优化和简化，拥有广泛的建模能力，能够重塑产品设计时程，让软件开发早于芯片设计，节约时间和成本。Project Centauri针对Cortex－M，为客户提供特定应用程序的参考代码、平台中间件、软件和服务，以及软件封装、云服务获取设备功能等底层标准，能够在不同设备和器件上进行软件复用。“Arm物联网全面解决方案专门为芯片设计伙伴与OEM厂商设计，让开发者专注真正的关键部分，实现跨多样化用例的创新和差异化，从而加速产品设计周期，提高投资回报率，协助客户更好地融入物联网产业价值链。”Mohamed Awad表示，Arm有着广泛的硬件和架构基础。截至目前，超过700亿颗基于Cortex－M的芯片已经出货，绝大多数物联网设备基于Arm架构运行。另一方面，硬件与软件交会的独特定位和在移动和基础设施市场的影响力都为Arm进击物联网领域提供了原动力。本次发布的解决方案是物联网产业首创，以全新方式推动物联网创新基石，挖掘市场发展潜力。Mohamed Awad认为，此方案彻底改变了物联网软件开发经济。现阶段，Arm物联网全面解决方案已经与Amazon、Himax等厂商合作。Amazon利用Arm虚拟硬件扩展Alexa唤醒词测试，移除其对实体硬件的依赖；Himax则通过Arm全面解决方案加速其开发时程，以缩短其处理器交付周期。据Mohamed Awad透露，Arm虚拟硬件现可通过Amazon系统镜像取得，通过与AWS合作，初期基础设施使用费用可免除。另外，Arm计划2022年将这项技术引入到中国市场。根据Mordor Intelligence的数据显示，预计2026年，物联网芯片的平均复合年增长率（CAGR）将接近15％。顺应物联网市场增长机遇，Arm将专注于物联网生态的构建，为物联网设计提供优秀的工具和技术，全面释放物联网经济效益。

在Wi-Fi 6/6E还未普及的情况下，芯片厂商已在下一代Wi-Fi争夺战中先发制人，可以感受到，Wi-Fi 7时代的竞争将会更激烈。在享受科技技术发展带来便利的同时，我们切身感受到了，近年来出现新型应用对吞吐率和时延要求也更高，比如4K和8K视频（传输速率可能会达到20Gbps）、VR/AR、游戏（时延要求低于5ms）、远程办公、在线视频会议和云计算等。虽然最新发布的Wi-Fi 6已经重点关注了高密场景下的用户体验，然而面对上述更高要求的吞吐率和时延依旧无法完全满足需求。为此，IEEE 802.11标准组织即将发布一个新修订标准IEEE 802.11be EHT，即Wi-Fi 7。作为新一代的WiFi技术，WiFi 7速度是当前开始商用的WiFi 6E的2.4倍，带来更快的速度、更低的延时，抗干扰能力也更强，这主要得益于在Wi-Fi 6的基础上的引入了320MHz带宽、4096-QAM、Multi-RU、多链路操作、增强MU-MIMO、多AP协作等技术。Wi-Fi 7纳入时间主轴：首先完成PHY，再搞定MACWi-Fi 7实际上已经被纳入到时间主轴，Wi-Fi联盟早在2018年5月就开始初始建组，并于2019年初进入立项组，目前协议组对其的命名是IEEE 802.11 EHT（Extremely High Throughput）。按照规划， Wi-Fi 7的开发工作仍在进行中，整个协议标准将按照两个Release发布。Release1在2021年底发布标准；Release2预计在2022年初启动，并且在2024年底完成标准发布。从协议定制的角度来看，之前给出的制定思路是，首先完成PHY，再搞定MAC，整个协议的时间线大致如下图所示：来源：Litepoint演讲这里没有将协议从兴趣组开始的时候列入其中，时间线是从2020年开始的。目前，Draft 1.0版本已经出来了，就PHY而言，在D1.0里面已经能看到大部分内容了，主要把PHY的核心内容大致定了下。2022年左右出Draft 2.0，其中主要是定MAC内容，然后就是重复的修正工作开始了（也就是22年以后的时间线）。欲先发制人，厂商扎堆布局WiFi 7Wi-Fi联盟工作已经有序进行， Wi-Fi厂商的Wi-Fi 7产品项目也同步在规划、研发之中。除了前文所述的博通和联发科两家芯片厂商已进入各自Wi-Fi 7芯片开发的早期阶段以外，高通、华为、Intel等巨头在内的其他芯片厂商也已开始加强Wi-Fi 7芯片的相关部署。以下整理了部分相关厂商已公开的进展：联发科今年上半年，联发科在致股东报告书中提到，其已开始积极投入下一代WiFi 7投资。就在前不久，联发科营销副总裁 James Chen在一场峰会上表示，在马上就到来的CES 2022大会上将能看到Wi-Fi 7技术，联发科也将参与其中。无论James Chen是认真的，还是调侃居多，届时都可以关注下是否有关于Wi-Fi 7更新的消息。高通今年年中，高通公司资深副总裁 Rahul Patel指出，高通现在已在进行WiFi 7的相关研发，网络速度会相较WiFi 6再增加一倍。WiFi 7可以结合多个频谱，也会提供更高画质体验，但相关产品或许需要再过2年到3年才有机会看到。华为从下图可以看出，华为是全球拥有Wi-Fi 7技术最多的公司，已经超越了高通和英特尔。华为对Wi-Fi 7的贡献不仅在这里，根据华为官网关于WiFi 7的介绍，华为还在不断拓展更多的WiFi 7相关技术，相比WiFi 6，新的WiFi 7信道带宽高达320MHz，最高传输速率高达30Gbps。此外，据华为介绍，新一代WiFi 7即将于2022年亮相。英特尔Intel在目前处理器产品持续推广Wi-Fi 6应用模式后，接下来也计划以IEEE 802.11be Extremely High Throughput (EHT)标准打造下一代Wi-Fi 7无线网络技术，预计对应30Gbps以上无线连接速率，并且提供现有Wi-Fi 6约3.6倍传输速率。虽然，商用还为时尚早，但Intel已经在其Z690 也已经做好了准备，无线方面可支持AX211 Wi-Fi 6E/7方案。根据Intel的阐述，预计推出Wi-Fi 7应用产品时间为2024年。此外，有消息称思科、Marvell、索尼、三星、诺基亚、Qorvo、Skyworks等相关厂商也开始了相关的准备。写在最后WiFi已经成为我们日常生活和工作中不可或缺的元素。根据WiFi联盟统计，截至目前，搭载WiFi的设备累计出货量达到375亿台，在用设备为164亿台，2021年出货量预计达到42亿台。WiFi相关数据（来源：WiFi联盟）未来，移动通信和Wi-Fi等无线连接技术势必会更加紧密结合，我们所担心的室外信号覆盖、信号穿墙的问题都将被一一解决，这个过程中无论是由外向内进攻（5G/6G），还是由内向外进攻（Wi-Fi），可以预见最终的结合将会是趋势，这个过程或许会相对漫长。根据第三方咨询机构预测，2017年到2022年全球移动数据流量将增加7倍。不仅如此，到了2022年，无线传输将占全部IP流量的70%。有数据显示，WiFi有效地分担了移动通信网络的流量，大约63%的移动通信流量是由WiFi来分流。显而易见，在可预见的未来，数据使用情况将发生显著的改变，而Wi-Fi依然是其中非常重要的承载者。转载自http://news.rfidworld.com.cn/2021_12/24614fcbb133aef9.html

Edge AI 是芯片技术的最大趋势之一。这些芯片在边缘运行 AI 处理——或者换句话说，在没有云连接的设备上运行。苹果最近收购了一家专门从事它的公司，谷歌的 Coral 计划旨在让它变得更容易，而芯片制造商ARM 已经在这方面努力了多年。现在，ARM 正在通过两种新的芯片设计扩大其在该领域的努力：Arm Cortex-M55 和 Ethos-U55，这是一种神经处理单元，旨在与 Cortex-M55 配对用于更苛刻的用例。边缘人工智能的好处很明显：在设备本身而不是远程服务器上运行人工智能处理，在处理这些请求时为隐私和速度提供了巨大的好处。与 ARM 的其他芯片一样，新设计不会由 ARM 制造；相反，它们可以作为各种合作伙伴的蓝图，用作他们自己硬件的基础。ARM打算将这些芯片用于开发新的物联网设备但让 ARM 的新芯片设计特别有趣的是，它们并不真正适用于手机和平板电脑。相反，ARM 打算将这些芯片用于开发新的物联网设备，将 AI 处理引入更多原本不具备这些功能的设备。ARM 设想的一个用例是手杖中的 360 度摄像头，可以识别障碍物，或者可以在本地识别问题并避免延误的新型火车传感器。至于具体细节，Arm Cortex-M55 是 ARM Cortex-M 系列处理器中的最新型号，该公司表示，与之前的 Cortex 相比，该产品的机器学习性能提高了 15 倍，数字信号处理性能提高了 5 倍。 -M 代。对于真正要求苛刻的边缘 AI 任务，Cortex-M55（或较旧的 Cortex-M 处理器）可以与 Ethos-U55 NPU 结合使用，这让事情更进一步。与基础 Cortex-M55 相比，它可以在机器学习处理方面再提供 32 倍的改进，与前几代 Cortex-M 芯片相比，处理能力总共提高了 480 倍。虽然这些数字令人印象深刻，但 ARM 表示，这里数据吞吐量的提高将对边缘 AI 平台的功能产生重大影响。当前的 Cortex-M 平台可以处理关键字或振动检测等基本任务。 M55 的改进让它可以处理更高级的东西，比如物体识别。 Cortex-M 芯片的全部功能与 Ethos-U55 相结合，有望提供更多功能，并具有本地手势和语音识别的潜力。所有这些进步都需要一些时间才能推出。虽然 ARM 今天宣布了设计并发布了文档，但它预计最早要到 2021 年初才能推出真正的芯片。

【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、2、【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）

查询例子select * from bcp_ods.ods_wa_mforensics_020500 where bsn_no ='3310812021120810031'; 查询结果错误select count(*) from bcp_ods.ods_wa_mforensics_020500 where bsn_no ='3310812021120810031'; 查询结果是正确的返回值如图