ARM A15架构

ARM Cortex™-A15 MPCore™ 处理器提供前所未有的处理功能，与低功耗特性相结合，在 ARM 的各种新市场和现有市场上成就了卓越的产品，这些市场包括移动计算、高端数字家电、服务器和无线基础结构。

Cortex-A15 MPCore 处理器是Cortex-a 系列处理器的最新成员，确保在应用方面与所有其他获得高度赞誉的 Cortex-A 处理器完全兼容。这样，就可以立即访问已得到认可的开发平台和软件体系，包括 Android™、Adobe® Flash® Player、Java Platform Standard Edition (Java SE)、JavaFX、Linux、Microsoft Windows Embedded、Symbian 和 Ubuntu 以及 700 多个 ARM Connected Community ™ 成员，这些成员提供应用软件、硬件和软件开发工具、中间件以及 SoC 设计服务。

Cortex-A15 MPCore 处理器具有无序超标量管道，带有紧密耦合的低延迟 2 级高速缓存，该高速缓存的大小最高可达 4MB。浮点和NEON™ 媒体性能方面的其他改进使设备能够为消费者提供下一代用户体验，并为 Web 基础结构应用提供高性能计算。

预计 Cortex-A15 MPCore 处理器的移动配置所能提供的性能是当前的高级智能手机性能的五倍还多。在高级基础结构应用中，Cortex-A15 的运行速度最高可达 25GHz，这将支持在不断降低功耗、散热和成本预算方面实现高度可伸缩的解决方案。

应用：高级智能手机

移动计算

高端数字家庭娱乐

无线基础结构

低功耗服务器

随着以 Web20 为中心的设备日益复杂，需要设备支持多种软件特性并能够组合各不相同的功能。为此，Cortex-A15 MPCore 处理器引入了 ARM 的新技术，该技术支持高效处理复杂的软件环境，包括完全硬件虚拟化、大物理地址扩展 (LPAE)，最高可实现 1TB 内存，并具有针对容错和软故障恢复的错误纠正功能。

Cortex-A15 MPCore 处理器是首个融合了针对数据管理和仲裁的高效硬件支持的 ARM 处理器，支持多个软件环境及其应用程序同时访问系统功能。这样，就实现了可靠、具有相互隔离的虚拟环境的设备。

众所周知，在PC领域，尤其是服务器领域，有一个“老三样”的说法，那就是CPU，操作系统，数据库，这三样东西，牢牢的被美国垄断着，CPU以intel的X86架构的芯片为主，操作系统以windows为主，而数据库则以oracle为主。

后面国内的企业们不断的去IOE，即去IBM的小型机，去oracle数据库，去存储化，尤其是随着“云”的出现，慢慢的这“老三样”的垄断地位确实被动摇了。

不过，随着2019年过去，我们发现这老三样其实不是被动摇，一定程度上甚至实现了被替代，尤其是华为，已推出自己的产品，率先实现了从芯片到系统，再到数据库的替代。

芯片方面，华为采用的是ARM架构的处理器鲲鹏920，这颗处理器虽然单核性能不如X86架构的芯片，但胜在核心多，多核性能就不输于intel的CPU了。

而在系统层面，目前有着众多的国产系统，不管是各种麒麟linux，还是深度推出的基于华为海思芯片的linux，或者最近推出的UOS，都是支持华为鲲鹏920的。

而在数据库上，华为有自研的高斯数据库，数据显示，高斯数据库目前12年多了，已出货3万多套，用在了工商银行、招商银行以及一些电信运营商中。

而近日，浙江移动更是表示已经顺利完成了基于华为鲲鹏处理器核心业务系统的大规模商用，这个业务系统采用的就是鲲鹏920芯片，华为高斯数据库，以及国产系统。

可见，华为确实已经率先实现了从芯片到系统，再到数据库的全面取代，甚至我们可预见，接下来的2020年，这种趋势会更加明显，甚至有可能成为“国产替代化”元年，在芯片、操作系统、软件、泛 科技 等诸多核心产品技术，我们都将逐步实现“国产替代”了。

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云终端无本地操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。

按照功能划分，可以分为四种类型，主要是内存芯片、微处理器、标准芯片和复杂的片上系统（SoCs）。按照集成电路的类型来划分，则可以分为三类，分别是数字芯片、模拟芯片和混合芯片。

从功能上看，半导体存储芯片将数据和程序存储在计算机和数据存储设备上。随机存取存储器（RAM）芯片提供临时的工作空间，而闪存芯片则可以永久保存信息，除非主动删除这些信息。只读存储器（ROM）和可编程只读存储器（PROM）芯片不能修改。而可擦可编程只读存储器（EPROM）和电可擦只读存储器（EEPROM）芯片可以是可以修改的。

微处理器包括一个或多个中央处理器（CPU）。计算机服务器、个人电脑（PC）、平板电脑和智能手机可能都有多个CPU。PC和服务器中的32位和64位微处理器基于x86、POWER和SPARC芯片架构。而移动设备通常使用ARM芯片架构。功能较弱的8位、16位和24位微处理器则主要用在玩具和汽车等产品中。

标准芯片，也称为商用集成电路，是用于执行重复处理程序的简单芯片。这些芯片会被批量生产，通常用于条形码扫描仪等用途简单的设备。商用IC市场的特点是利润率较低，主要由亚洲大型半导体制造商主导。

SoC是最受厂商欢迎的一种新型芯片。在SoC中，整个系统所需的所有电子元件都被构建到一个单芯片中。SoC的功能比微控制器芯片更广泛，后者通常将CPU与RAM、ROM和输入/输出（I/O）设备相结合。在智能手机中，SoC还可以集成图形、相机、音频和视频处理功能。通过添加一个管理芯片和一个无线电芯片还可以实现一个三芯片的解决方案。

芯片的另一种分类方式，是按照使用的集成电路进行划分，目前大多数计算机处理器都使用数字电路。这些电路通常结合晶体管和逻辑门。有时，会添加微控制器。数字电路通常使用基于二进制方案的数字离散信号。使用两种不同的电压，每个电压代表一个不同的逻辑值。

但是这并不代表模拟芯片已经完全被数字芯片取代。电源芯片使用的通常就是模拟芯片。宽带信号也仍然需要模拟芯片，它们仍然被用作传感器。在模拟芯片中，电压和电流在电路中指定的点上不断变化。模拟芯片通常包括晶体管和无源元件，如电感、电容和电阻。模拟芯片更容易产生噪声或电压的微小变化，这可能会产生一些误差。

混合电路半导体是一种典型的数字芯片，同时具有处理模拟电路和数字电路的技术。微控制器可能包括用于连接模拟芯片的模数转换器（ADC），例如温度传感器。而数字-模拟转换器（DAC）可以使微控制器产生模拟电压，从而通过模拟设备发出声音。

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 加速器，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

云终端早期也被称为 MININPC 迷你电脑，由于集成电路技术的进步，可以将电脑的尺寸做到非常小，目前体积最小的MINIPC 还有一个成人的巴掌大，主板、CPU、内存、硬盘、各种接口全都具备；目前主要的架构有 ARM 和 X86 两种，X86 不用讲采用的是 i386 （AMD64）指令与普通PC 完全一致，可以直接运行Windows /Linux 等PC 操作系统。

ARM 早期主要是为移动设备设计( 比如手机、平板电脑等 )，其功耗更低更节能、成本也更低；ARM 比同频的X86 至不要便宜一半以上价格。但是ARM 并不能直接运行PC桌面系统与应用软件。主要支持定制板的 Linux 或 Android 系统，ARM 架构支持外设接口比较少，特别是非即插即用设备，比如 LPT 、COM 、PS/2 等接口，整体的计算性能也无法与同频PC 相比。

作为云终端，主要的区别在于 ARM 的云终端会内置一个微型的Linux 系统，通电之后linux 系统启动，启动远程桌面客户端通过 远程桌面协议连接 云桌面的服务器，把服务器上虚拟机运行产生的画面传输到终端的显示器上。转发终端上的键盘鼠标等输入操作指令。实际 ARM 云终端在此角色为一个输入输出转发设备，所有的计算工作都是在后端的服务器上进行的。一旦与服务器断开连接云终端就失去了工作能力。

而X86 架构的云终端自带就具备PC 的性能，因此它可以将云端虚拟机的镜像缓存到本地存储中，主要的运算工作可以由前端完成，后端服务器作为支撑，即前后端混合运算。即使与云桌面服务器断开了连接，云终端仍然可以持续工作。并且也能像远程桌面模式一样，从服务端对终端进行统一更新。

X86架构的云终端对服务器配置要求低很多，ARM 云终端平均 50 台需要一台服务器，而X86 架构的云终端平均200 台需要一台服务器，而服务器配置可以更低。

从整体性能性价比上看，X86架构是云终端更好的选择。

鲲鹏芯片一款兼容ARM指令集的服务器芯片鲲鹏920，其拥有性能强悍、64个物理核心等特点，而对于大部分已经支持ARM64的操作系统和软件而言，鲲鹏仍然是一个架构为arm64或者aarch64的芯片。可以应用于泰山2280，泰山5280，泰山X6000等型号的服务器中，按理说所有可以支持ARMv8指令集的操作系统应该都可以兼容鲲鹏芯片，例如EulerOS28，ubuntu1804，CentOS75。