我想问下鲲鹏芯片有哪些优点，适用于哪些服务器？

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。

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。

广电鲲鹏服务器是广电运通与华为合作，基于华为鲲鹏920处理的ARM架构的服务器，我这这里测试的是GRGBanking 200 (Model RK2280)型号，2U高度，配置两个64核的Kunpeng 920处理器。

区别于Intel和AMD的X86平台，广电鲲鹏服务器使用的操作系统和应用软件都是ARM版本的。

CPU信息如下：

CPU架构显示是aarch64。指令集于X86的也不相同。

安装CentOS Linux release 771908 (AltArch)操作系统

在图形化界面信息下识别不了CPU信息：

安装好操作系统之后想跑一下Unixbench跑分。Unixbench是一个类unix系（Unix，BSD，Linux）统下的性能测试工具，一个开源工具，被广泛用于测试linux系统主机的性能。

先看下GCC的版本：

在X86平台下直接执行Run命令就可以进行Unixbench跑分。

但是在ARM平台下进行Unixbench跑分出现报错：

这是由于CPU的架构不同，-march和-mtune不支持native参数，需要进行修改。

修改MakeFile文件，将 -march=armv8-a -mtune=cortex-a53

再次运行Unixbench就可以正常进行编译跑分了。

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

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。

-高通msm7227a

中国经济网-高通全球总裁：为何看好数据中心市场？