目前苹果已经着手开始了ARM芯片对于英特尔X86处理器的替代，但不同于其他ARM芯片，苹果的A系列处理器虽然也是ARM芯片，但是和ARM的关系很小，自研程度很高，不像安卓手机芯片商需要从ARM那里买核心架构授权，所以苹果根本不怕ARM断供。
安卓芯片商的主要几家，高通，华为，联发科，都是采用的ARM公版架构，就连一直采用自研猫鼬核心的三星也决定要放弃自研，用上公版架构，实际上高通之前也有自研核心，但最后发现还是公版最香，其实现在安卓芯片在CPU部分差别都已不大，主要还是GPU和基带方面。
为什么苹果可以不用买ARM的架构核心，而其他芯片商每年都需要从ARM那里购买最新版的架构，比如目前在使用的A77，那么到了明年就是A78了，首先肯定不是因为没有自研的实力，比如三星就是自研，而且跑分还特别高，但跑分没输过，体验没赢过。
其实根本还是生态问题，生态可以认为就是一个统一的标准，华为，高通，联发科，三星，等等其他芯片商都是安卓系统，安卓系统虽然开放的，但却是受限于谷歌的，为了生态的统一性，为了减少开发人员或者各类工程人员的任务量，那么就需要遵循安卓系统的规则。
如果都去搞自研核心的芯片，那么这样一来谷歌安卓就需要做大量的适配工作，针对不同的芯片进行各种优化，而且不光安卓系统，APP应用开发商也是如此，也必须进行各类适配工作，否则很有可能出现BUG，或者是应用兼容问题。
如此一来安卓的碎片化问题会更严重，系统也会越来越臃肿，这显然不利于后续发展，所以安卓系统直接找ARM合作，最新版本的安卓系统适配最新版本的ARM架构，这样一来安卓的适配工作大大降低，只需要针对ARM的官方架构做适配，其他芯片商也只需要用ARM的公版架构，既保证了安卓多元化的特性，同时省了很多不必要的麻烦。
所以苹果就非常好理解了，苹果自始至终是软硬件一体，拥有更多自主权，而且苹果的A系列处理器每年就一款，手机机型数量也很少，在自己的圈子里，自己想怎么优化怎么优化，而安卓芯片商必须看谷歌的态度，因此苹果的ARM处理器才可以不用受限于ARM，自成一派，包括Mac OS从X86迁移到ARM也会非常容易。
目前华为虽然购买了ARM V8指令集的永久授权，但是只要华为还在用安卓系统那么就必须要用ARM的最新的公版架构，否则就会出现很多各种各样的问题，理论上安卓是很开放的，但想要最好的体验，那么ARM公版架构是最好选择，想要不依赖于ARM的公版架构很简单，有了自己的 *** 作系统就可以了。
有了自己的 *** 作系统，并且形成完美的生态，这样一来也就可以反哺硬件，那么此时甚至可以不用依赖于ARM指令集都可以，甚至可以给别的指令集进行优化适配工作，而华为的鸿蒙其实就是这样的布局，当然肯定也有其他公司也在布局，不过对于国内来说，如果想建立这样的生态， *** 作系统只要一个就可以了，指令集也选定一个进行发展就可以了。
同样国内如果形成这样的生态也是非常有利的，毕竟我们国家有着13亿的人口，打造出一个软件生态，同时再指定一个硬件指令集，形成类似于Windows和X86这样的软硬件结盟，那么很多问题都可以迎刃而解，而这个过程的首要就是打造出有生态优势的 *** 作系统，而未来的物联网就是一个难得的机会。
内容来源于网络！
arm是高通的供应商，高通是arm的顾客。
简单来说arm设计cup，高通通过arm设计的cup开发工艺综合其他技术制造成实物产品。
arm负责技术，高通负责工艺和生产制造。
高通公司是全球3G、4G与5G技术研发的领先企业，目前已经向全球多家制造商提供技术使用授权，涉及了世界上所有电信设备和消费电子设备的品牌。
扩展资料：
高通做服务器芯片的优势：
事实上，单从服务器芯片市场份额来看，x86产品占据绝对“话语权”。随着数据中心市场需求增强，多家芯片制造商一直希望为一些大型数据中心运营者提供处理器，打破x86架构的市场统治地位。
正如阿蒙所言，基于ARM架构的服务器芯片有其自身优势，ARM架构在移动芯片市场有着很高的地位。去年，高通等多家半导体公司推出ARM架构服务器芯片，制程工艺主要是10nm及7nm，目标在2021年取得25%的市场份额。目前看，ARM架构服务器芯片的市场地位正在崛起。
在推动智能手机技术以及智能手机SOC的发展过程中，高通推动芯片的处理能力不断增强，今年已成功拓展至PC产品。而在数据中心领域，阿蒙认为，高通自身也具备开发服务器芯片的优势。
其中一个差异化优势体现在高性能、低功耗。
参考资料来源：百度百科-高通msm7227a
中国经济网-高通全球总裁：为何看好数据中心市场？
X86正相反，Intel不允许其他企业插手（除了amd，但amd 对做超低功耗x86不热心），但是软件方面却有完整的生态圈。
虽然现在软件多数能跨平台，但是与arm 良好匹配还需要时间证明。所以arm 的关键优势是可以摆脱intel 的垄断，可以实现芯片级的硬件定制。arm 的功耗还有性能功耗比优势什么的完全是唬人的。intel 完全做得到相当的功耗或者性能功耗比，而且它确实正在这个方向发力
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
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
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）