首先是架构上的不同，禹龙ARM云终端也称零客户机，采用嵌入式芯片，搭载Linux内核，没有独立的CPU内存硬盘这些部件都集成在主板上高密度小体积整机功耗低只有5W，X86云终端也称瘦客户机、微型PC一般搭载Windows或者Android系统具有独立CPU内存和硬盘这些部件高密度体积比ARM架构会大一点，同时功耗一般在15W到25W之间；
使用上的不同，禹龙ARM云终端无本地 *** 作系统通常不能单独使用而是通过各种协议连接服务器使用当服务器出现故障无法单独运行，同时外设兼容性和拓展性稍逊，而X86云终端不仅可通过各种协议连服务器使用，服务器出故障时也能单独使用具备和普通PC相当的功能，外设兼容性和拓展性较好，几乎兼容所有主流外设；
管理维护上的不同，禹龙ARM云终端由于没有独立CPU内存硬盘这些和搭载linux系统所以整机功耗会更低。更安全更稳定基本不会中毒以及免维护，而X86云终端内存、硬盘等部件为插件式，故障率和功耗相对ARM更高使用寿命比ARM会短一些的，所以ARM云终端比X86云终端在管理维护上来说会更简单和方便的；
价格上的区别，由于禹龙ARM云终端采用嵌入式芯片所有部件都集成在主板上而X86的部件采用插卡式所以价格上来说ARM云终端一般会比X86的价格便宜的。
以上是ARM和X86云终端一些主要介绍和区别的大家在选择时可根据自己的应用环境来选择相对应的云终端的。
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
从2010年夏天开始，伯克利研究团队大约花了四年的时间，设计和开发了一套完整的新的指令集。这个新的指令集叫做RISC-V，指令集从2014年正式发布之初就受到多方质疑，到2017年印度政府表示将大力资助基于RISC-V的处理器项目，使RISC-V成为了印度的事实国家指令集。再到今年国内从国家政策层面对于RISC-V进行支持，上海成为国内第一个将RISC-V列入政府扶持对象的城市。IBM、NXP、西部数据、英伟达、高通、三星、谷歌、特斯拉、华为、中天微、中兴微、阿里、高云、中科院计算所等国内外150多家企业与科研机构的加入RISC-V阵营。
经过短短几年时间，RISC-V不仅有政策的支持，企业和学术圈对这个开源指令集的关注度不断提高，甚至让Arm也感受到了压力。因为自RlSC-V 2010年在伯克利大学诞生以来，业界出现最多的一个声音就是，RISC-V可能改变现有的由Arm和Intel X86主导的处理器架构竞争格局，尤其将会对Arm在消费类、IOT等嵌入式市场造成冲击。
ARM与RISC-V的区别
ARM架构和RISC-V架构都源自1980年代的精简指令计算机RISC。两者最大的不同就在于其推崇的大道至简的技术风格和彻底开放的模式。ARM是一种封闭的指令集架构，众多只用ARM架构的厂商，只能根据自身需求，调整产品频率和功耗，不得改变原有设计，经过几十年的发展演变，CPU架构变得极为复杂和冗繁，ARM架构文档长达数千页，指令数目复杂，版本众多，彼此之间既不兼容，也不支持模块化，并且存在着高昂的专利和架构授权问题。反观RISC-V，在设计之初，就定位为是一种完全开源的架构，规避了计算机体系几十年发展的弯路，架构文档只有二百多页，基本指令数目仅40多条，同时一套指令集支持所有架构，模块化使得用户可根据需求自由定制，配置不同的指令子集。
未来ARM和RISC-V的竞争将会何去何从？
目前ARM占据了以移动设备为代表的处理器IP的绝大部分市场，而RISC-V则是后起之秀。那么，未来会何去何从呢？
ARM与RISC-V的竞争有点像上世纪末的Windows和Linux之争，ARM和RISC-V的未来竞争格局也可能类似。首先几乎可以肯定的是，在ARM的传统优势领域，即手机领域，RISC-V基本没有机会，因为手机经过十年迭代后不太会彻底改变处理器内核了，这也和目前Windows经过二十多年风雨仍然是PC市场 *** 作系统龙头老大一样。但是，在新兴的领域，RISC-V和ARM都处于同一起跑线上，而RISC-V凭着指令集开源等特性很有可能可以击败ARM，或者至少能够占据可观的市场份额。目前这样的新兴市场主要是物联网市场。物联网市场有长尾化的特性，拥有众多细分市场，同时对于功耗有很高的要求，因此对于可以针对不同应用灵活修改指令集和芯片架构设计的RISC-V有优势，相比之下使用ARM往往只能做一个标准化设计，很难实现差异化。此外，物联网市场对于成本较敏感，RISC-V免费授权的特点对于芯片厂商也很重要。在RISC-V基金会名单中，我们可以看到高通、联发科这样重点布局物联网的企业。而在目前很火的AI芯片市场，ARM和RISC-V则尚看不出明显的优劣。这是因为高性能AI芯片中无论是使用ARM还是RISC-V的核，主要都是作为控制器来使用，最主要的也是最核心的计算单元往往是电路设计师自行设计而不会使用IP；另一方面AI芯片的利润空间往往较大，因此RISC-V的免费的特点并没有带来特别大的优势。
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