arm是如何成为智能处理器的体系架构

arm指令集其实是利用了长尾理论从x86嘴里拿下了mobile的市场，就像是x86对ibm做的事情一样，从而应用到了手机上，成为了智能处理器。

Application Processors （应用处理器，下图橙色框部分）–面向移动计算，智能手机，服务器等市场的的高端处理器。

ARM 体系结构是构建每个 ARM 处理器的基础。ARM 体系结构随着时间的推移不断发展，其中包含的体系结构功能可满足不断增长的新功能、高性能需求以及新兴市场的需要。

ARM体系结构支持跨跃多个性能点的实现，并已在许多细分市场中成为主导的体系结构。

ARM体系结构支持非常广泛的性能点，因而可以利用最新的微体系结构技术获得极小的ARM处理器实现和极有效的高级设计实现。实现规模、性能和低功耗是ARM体系结构的关键特性。

举个例子：

ARM一开始是一家盖房子的公司，后面这家公司盖房子业绩平平，于是就转变策略不盖房子了，转而开始卖盖房子所需要的设计图纸方案，同时还和买方案盖房子的客户一起盖房子。在这里，房子就是所谓的芯片，图纸方案就是指芯片的算法，架构等等的知识产权。

ARM向他的客户提供授权，软件包等，通过授权费和版税赚钱，然后因为这种模式，又因为很多公司也需要芯片处理器，于是ARM就与很多公司产生了合作关系，比如德州仪器，苹果，诺基亚等等。

资讯2019 年 1 1 月 1 8 日， NVIDIA 于今日发布一款参考设计平台，使企业能够快速构建 GPU 加速的 Arm 服务器 ， 以满足日益多样化的科学和工业应用需求。 这 开辟 了 高性能计算的新纪元 。  

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在 2 019 国际超级计算大会（ SC19 ）上宣布推出这款参考设计平台。该平台由硬件和软件基础模块组成，能够满足高性能计算（ HPC ）社区对于 类型 更加多样化的 C PU 架构日益增长的需求。通过该平台，超级计算中心、超大型云运营商和企业能够将 NVIDIA 加速计算平台的优势与最新的 Arm 服务器平台相结合。

为了构建 这一参考 平台， NVIDIA 与 Arm 及其生态合作伙伴（包括 Ampere 、富士通 和 Marvell ） 联手，以 确保 NVIDIA   GPU 与 Arm 处理器 之间 的 无缝协作 。 该参考平台还得益于 与 HPE 旗下公司 Cray 和 HPE 这 两家早期采用 Arm 服务器的供应商之间的紧密合作。此外，许多高性能计算软件公司已使用 NVIDIA CUDA-X 库 来构建可在 Arm 服务器上运行 、 并可 通过 GPU 实现的管理和监控工具。

黄仁勋表示：“高性能计算正在崛起。机器学习和 AI 领域的突破正在重新定义科学研究方法 ， 并且可能带来激动人心的新架构。从超大规模云到百万兆级超级计算， NVIDIA GPU 与 A RM 的组合让创新者们能够为不断增加的新应用创建系统。”

Arm IP 产品部门总裁 Rene Haas 表示：“  Arm 正在与生态合作伙伴一 同努力， 为百万兆级的 Arm 系统级芯片提供前所未有的性能和效率。我们与 NVIDIA 合作，将 CUDA 加速带入 到 Arm 架构当中 ， 这对于高性能计算社区来说， 具有 里程碑 式的意义 。为了应对全球最复杂的研究 ， 挑战并推动嵌入式系统、汽车和边缘细分市场的进一步发展，高性能计算社区已经在部署 Arm 技术。”

今年早些时候， NVIDIA 宣布 为 A rm 带来 C UDA-X 软件平台 。 NVIDIA 此次发布这一参考平台正是对此前承诺的兑现。   根据这一承诺， NVIDIA 正在提供 其 A rm 兼容软件开发套件 的预览版本。该版本包含 NVIDIA CUDA-X 库和加速计算开发工具。

联合整个高性能计算生态中的合作伙伴

除了 使 自己的软件 兼容 Arm 之外， NVIDIA 还与   GROMACS 、 LAMMPS 、 MILC 、 NAMD 、 Quantum  Espresso 和 Relion 等 领先的 高性能计算 应用开发 商密切 合作 ， 为 A RM 提供 GPU 加速 的 应 程序 用。 为了让 Arm 平台上的应用实现 GPU 加速， NVIDIA 及其高性能计算应用生态合作伙伴编译了大量代码。

为了构建 Arm 生态， NVIDIA 与领先的 Linux 发行商 Canonical 、 Red Hat,   Inc 、 SUSE ， 以及业内领先的高性能计算基础工具供应商 展开 合作。

几家世界级的超级计算中心已开始测试 GPU 加速 Arm 计算系统，其中包括美国的橡树岭国家实验室和桑迪亚国家实验室、英国布里斯托大学以及日本理化学研究所。

来自生态合作伙伴的支持

“  Ampere 非常高兴能够与 NVIDIA 合作开发 GPU 加速解决方案。该解决方案 将 与高性能、高能效 Ampere 的 服务器处理器实现无缝协作。我们的新产品将使我们的客户能够灵活选择最佳的 NVIDIA GPU 加速，从而高效地运行云、边缘等要求极高的工作负载。”

——   Ampere Computing 董事长兼首席执行官， Renee James

“很高兴看到 NVIDIA 能够如此迅速地为 Arm 服务器带来 CUDA 和 OpenACC 。我们十分希望能够与 NVIDIA 及 其他公司开展密切的合作，在这一架构上编译、分析和调试加速应用。目前，我们已在 4096 核 Arm 系统上证明了这一合作所带来的优势。”

——   EPCC 主任， Mark   Parsons 教授

“对于正在不断发展的 Arm 生态而言， NVIDIA 是一个备受欢迎且重要的生态成员。富士通相信，随着我们迈入新的计算时代， NVIDIA 将扩展 Arm 生态系统 ， 并保证客户在高性能计算和数据科学 领域 ，尤其是人工智能领域有更多的选择。”

——   富士通企业执行官兼服务平台业务部副主管， Takeshi  Horie

“通过我们与 NVIDIA 的密切合作，部署 Marvell ThunderX2 服务器的客户现在可以使用全套 NVIDIA GPU 加速软件。这对于 Arm 生态系统的加速计算可用性来说 ， 是一座重要的里程碑。我们将 继续 一同 将能效提高到一个新的水平，同时为百万兆级时代的众多超级计算和 AI 应用提供出众的性能。”

—— Marvell Semiconductor, Inc 副总裁兼服务器处理器业务部总经理 Gopal Hegde

“在 HPE 、 Marvell 和 NVIDIA 的帮助下，橡树岭国家实验室（ Oak Ridge National Laboratory ）成功地完成了所负责的工作，迅速升级了我们的 Arm 测试台系统，整合了性能测试并取得了良好的成果。在短短两周内，我们编译并正确运行了约八个领先级应用 程序 ，三个重要的社区库 ， 以及常被用于评估 Arm 高性能计算生态的基准套件。根据早期结 果可以看出，这个由 Arm 主导的加速计算生态 的功能 似乎 和 POWER 以及 x86 环境 差不多 。对于一个 Arm 内的加速计算生态而言，这是一个了不起的开始。”

——橡树岭国家实验室国家计算科学中心科学主任， Jack C Wells

“我们与 NVIDIA 已经合作了很长时间。我们很高兴地看到， N VIDIA 实现了自己的承诺，为 Arm 高性能计算社区带来了领先的 CUDA-X 软件堆栈和生态系统。我们已经开始在通过 NVIDIA GPU 加速的 Arm 系统上评估理化学研究所的代码，我们 认为 它将为日本高性能计算和 AI 融合工作负载带来新一轮的创新。”

——日本理化学研究所所长， Satoshi Matsuoka

“由于 NVIDIA 为 Arm 主机 CPU 提供了新的支持，因此现在可以直接使用 Kokkos 和 LAMMPS 。这一结果达到了我们的期望，并且让我们可以借鉴在带有 x86   CPU 的系统中部署 NVIDIA GPU 的经验。”

——桑迪亚国家实验室主要技术人员， Christian Trott

“  NVIDIA 的 Arm 软件堆栈的确可以直接使用。我们之前就已大量使用 Arm 和 NVIDIA 这两个独立的平台，因此我们非常高兴这两者能够组合在一起。相比于我们之前尝试过的 x86 平台， NVIDIA 为 Arm   提供的 GPU 驱动器性能非常之好。能够在如此短的时间内取得这一成果，的确令人惊叹。”

—— 布里斯托大学高性能计算教授 ， Simon McIntosh-Smith

您好，非常荣幸能在此回答您的问题。以下是我对此问题的部分见解，若有错误，欢迎指出。技嘉我记得出了好几款 EATX 的 ARM 服务器主板（带 CPU ）的，可以买几块再配个超微机箱啥的。非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！

基于ARM架构处理器开发的服务器，统称为ARM架构服务器。

ARM架构服务器分两种：

1、通用型ARM服务器

类似于华为Thaishan，基于鲲鹏920 服务器专用ARM处理器开发。

2、ARM集群服务器

类似于凌点MARS3000，基于Rockchip 高性能ARM处理器开发。

MARS3000 ARM集群服务器

答案是不能的，因为从客观角度来说芯片的发展和提升算是无穷无尽的，现在看似华为的麒麟990或者是即将发布的1020确实很强，但是再过5年，再过10年呢？也是因为如此，所以很多人说华为获得了ARMv8架构的永久使用权限，确实不假，但是客观点来说这只是针对现状，因为后续需要获得更强的性能，就要不断的从ARM那里购买新的架构版权，如果ARM断供，那么华为就只能永久的停留在了ARMv8架构的层面，而不能再去提升。

当然ARM如果架构断供的话，高通，联发科，以及三星，包括苹果等等都是如此，因为他们都是根据ARM架构的基础上进行自研发CPU的，只是说授权的方式不同，华为的授权说实话算不上高级，因为他只是在ARM架构的基础上进行的改刀，当然CPU，GPU方面还是建立在ARM的基础上，而高通和苹果相对来说更强大一些，因为他们的授权方式权限更多，也就是在CPU方面可以进行自研，包括GPU方面，比如高通Adreno系列就是高通自研发的GPU，相比华为的ARMmail系列要更强。

另外我们要知道的是当前CPU的两大架构分别是CISC（复杂指令集）和RISC（精简指令集），其中X86是CISC的代表架构，占领了95%以上的桌面计算机和服务器市场，这个基本上是intel和AMD在用。而Arm作为RISC的一种，在智能手机、可穿戴设备等移动处理器市场占领主要地位，包括内存闪存等等方面有些地方还是使用国外的。

当然ARMV9架构已经发布了，而且华为及ARM方面也多次宣称合作不受影响，华为已经取得了ARMv8指令集（注：ARMv8是ARM公司的最新的32/64位指令集，目前的Cortex-A7x/A5x系列都是基于这个指令集的，未来也会长期使用）的永久授权，在ARMv8指令集上不会有什么影响。而且包括现在的A77，以及A78系列实际还是兼容ARMV8和V9，所以简单一点来说华为ARMV8架构确实不需要去升级。

但是我们要知道随着手机性能的提升，ARM架构版本肯定是需要再次提升，才能满足市场的需求，为此各个厂商还是要去不断的从ARM那里购买新的架构，如果断供的话，现在影响不大，但是后续的影响这是一定的。

回答完毕

X86架构与ARM架构的区别：

1、含义不同：

X86使用CISC（Complex Instruction Set Computer，复杂指令集计算机）。

ARM使用RISC（Reduced Instruction Set Computer，精简指令集计算机），ARM英文全称Advanced RISC Machine。

2、产品特点：

X86追求性能最优，缺点是功耗大，不节能（和ARM对比）。

ARM追求低功耗（节能）,缺点是采用精简指令集，导致编译器处理复杂，因此性能相对X86差。

3、所用机型不一样：

X86主要是PC机（Intel、AMD），X86服务器。

ARM主要是应用于移动设备（手机、平板电脑等嵌入式领域）。

4、典型代表：X86结构主要是Intel、AMD等PC电脑；ARM主要是移动终端，IBM的Power PC。

在自研ARM处理器上，不只是苹果的M1系列取得了突破，中国厂商在这方面同样也有骄人的成绩，阿里云去年推出了倚天710处理器，这是全球首个5nm ARM架构服务器处理器，最高128核，现在已经开始商用了。
阿里云最近推出了ECS g8m 实例，是阿里云第一款使用自研倚天710 CPU的实例，主要针对通用计算、云原生以及Android in Cloud等场景，号称是阿里云算力性价比最高规格族。
此外，阿里还对比了上代使用第三代Intel Xeon可扩展处理器（Ice Lake）的情况，后者基频27 GHz，全核睿频35 GHz，倚天710是27GHz频率，ECS g8m 实例算力性价比提升100%，并且网络、存储性能指标对比上一代ARM实例提升100%。
2021年10月份，阿里巴巴旗下半导体公司平头哥发布自研云芯片倚天710。
该芯片是业界性能最强的ARM服务器芯片，性能超过业界标杆20%，能效比提升50%以上。倚天710是阿里云推进“一云多芯”策略的重要一步，也是阿里第一颗为云而生的CPU芯片，将在阿里云数据中心部署应用。

倚天710采用业界最先进的5nm工艺，单芯片容纳高达600亿晶体管；在芯片架构上，基于最新的ARMv9架构，内含128核CPU，主频最高达到32GHz，能同时兼顾性能和功耗。在内存和接口方面，集成业界最领先的DDR5、PCIe50等技术，能有效提升芯片的传输速率，并且可适配云的不同应用场景。

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