十多年前 当苹果加入x86俱乐部时 许多评论家得出结论 非x86处理器在 大众市场的戴尔的稳定性的久时代 已经结束 然而几年后 叙事就发生了戏剧性的转变 而且这一次又与苹果相关 随着今天ARM处理器不仅出现在 手机 、电脑 、科技IoT设备 还有云厂商的生态数据中心里 许多小伙伴不禁想问 “ 是时候考虑采购 ARM的服务器了吗 ？ ” 你问我答欢迎来到⌈你问我答⌋系列 。平日里，经验经常有小伙伴给我们发来的戴尔的稳定性的久提问 ，与其单独回复 ，科技不如制成文章分享，源码库生态希望对广大企业级用户带来一定参考意义 。经验 欢迎大家多多关注 ，戴尔的稳定性的久多多提问~ 近些年 ，科技ARM的生态风头可以说一时无两 。 它不仅仅统治了手机、经验嵌入式应用这些传统的戴尔的稳定性的久优势领域，在PC桌面系统也开始展露头角 ，科技现在一些高性能计算领域 ，生态特别是公有云厂商也在宣称他们正在使用ARM处理器。免费模板 按照这样的势头 ，我们是否可以畅想一下 ，用不了多久，就能用上ARM服务器了 ？ 今天小编就来个抛砖引玉，回答一下 ，也欢迎各路高手评论区补充 。 扒开迷雾看本质ARM和x86的区别何在虽然x86处理器和ARM同为处理器 ，但两者的设计思路有着根本区别 。 首先 ，从名称上看 。Intel和AMD的处理器之所以也称为x86处理器 ，香港云服务器是因为该系列中的第一个处理器仅由以序列“ 86”结尾的数字标识 。换句话说 ，术语x86是指基于Intel 8086的指令集体系结构系列 。 而ARM的名称来自于背后的Advanced Risc Machine公司的缩写 。该公司并不生产芯片，而是以授权的方式，服务器租用将芯片设计方案转让给其他公司。
其次 ，从架构上看 。ARM处理器是基于RISC（精简指令集计算）；而以英特尔 、AMD处理器为代表的x86是基于CISC（复杂指令集计算） 。 从两者的架构名称就可以看出 ，CISC架构更加复杂 ，由于其提供了更多指令 ，适应性更强，能带来更好的性能，但副作用是高防服务器功耗变高了 。而RISC架构相比前者的“大而广” ，就属于“小而精” ，指令集简单意味着不需要处理复杂任务 ，相应的功耗就降低了 。
此外 ，x86还具有一个内部程序（微码） 。该程序可以执行指令，从而使制造商可以对其进行改进 。所有这些使x86变得非常快速和高效 ，但它占用更多的物理空间并消耗更多的功率 。而ARM处理器没有此微码 ，源码下载它具有更少的处理阶段（通常为3到8个 ，而x86中为16到32个） 。 以上就是为什么基于ARM的设备大多出现在手机、嵌入式设备中 ，而基于x86的设备的优势是几乎可以运行任何标准计算机（包括Windows和Linux）上运行任何操作系统 。因为两者在一开始就代表了截然不同的设计思路 。 ARM服务器适合企业级用户吗 ？目前来看 ，基于ARM的处理器在企业级市场上的最大用途 ，还是在以太网适配器或SmartNIC中，用于从CPU卸载网络处理任务 ，而要担负起企业业务的重担 ，还是有不小的挑战 。 对一般企业级用户来说 ，稳定性是第一位的。虽然已经有许多软件支持在ARM服务器上运行 ，但仅仅支持是不够的 ，换句话说，移植的软件必须“成熟”。 服务器的设计目标是24小时不间断运行企业业务 ，任何不稳定的服务器都会首先被排除在外 。相比X86生态的的久经验证 ，ARM显然要“年轻”得多，更不用说一些“遗留”软件根本无法在ARM服务器运行 。
其次 ，大部分企业级用户也没有公有云厂商的规模。诚然ARM处理器可以在某些特定领域更具性能和功耗表现 ，但是这种优势需要较大的规模才能体现出来 。 你拥有的IT环境越大，运行的应用越是相同 ，考虑ARM服务器就越有意义 。如果你有1000台服务器都式执行不同的任务 ，那么转变到ARM服务器可能没有意义 ，反而要付出额外的技术成本 。 因此，在短时间看 ，X86服务器依然是大多数企业级用户的最好选择 。 总 结其实 ，关于ARM的问题，去年就有记者问过戴尔科技集团董事长兼首席执行官Michael Dell，他认为 ，生产一台基于ARM的设备并不难 ，关键看用户是否需要： 我们已经为数据中心的特定客户提供了基于ARM的服务器 。生产一个基于ARM的PC ，这很容易，我们可以做到 ，但人们是否需要它 ，它是一个好产品吗 ？是完全不同的问题 。当我们能创造出一个人们喜欢的好产品时 ，我们绝对会去做 。 ” 戴尔曾推过的基于ARM的概念验证服务器 最后，虽然ARM服务器在一些特定领域具有优势 。但这样的优势对普通用户而言 ，如果没有形成规模化 ，是无法将优势转化为收益 。相反，针对x86架构 ，IT厂商也在推出各种不同的产品，尽可能满足用户的差异化需求 。 比如戴尔科技在服务器方面 ，不仅同时推出了基于英特尔与AMD的服务器 ，同时还在具体业务场景上进行了细分 ，无论是通用型工作负载还是数据库应用 ，或是针对AI加速型工作负载 ，总有一款适合您的业务需求。
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