Arm迎头而上，边缘计算变革将不再是英特尔主导？

英特尔注意了：企业计算的未来已经初具雏形，其核心不一定是x86处理器。

这是市场研究公司Wikibon首席技术官David Floyer通过一系列分析中得出的结论。Floyer表示，基于精简指令集的Arm处理器，在手机和平板电脑中已经无处不在，到本世纪20年代末，Arm处理器将承载越来越多的企业工作负载，为72％的新型企业服务器提供动力。

x86芯片几乎完全是由英特尔和AMD这两家厂商设计和制造的，而与x86芯片不同的是，Arm处理器则是由十几家半导体厂商基于Arm授权的设计制造生产的。AWS和Google以及苹果等手机制造商、特斯拉等汽车制造商都采用了Arm的芯片设计。

Floyer写道：“与x86相比，Arm处理器的数量是全球晶圆数量的10倍。”这不仅降低了Arm处理器的成本，而且也让新的设计能够得到蓬勃发展。

“基于Arm处理器的系统的性能水平已经相当于或者超过了传统的x86系统。”他预计，Arm处理器及其生态系统“将在未来十年内主导企业异构计算市场”。

面向边缘的新型架构

异构计算是一种相对较新的系统设计形式，在芯片上结合了不止一种处理器，包括传统CPU、GPU、ASIC以及FPGA，还有专门为机器学习设计新型处理器——神经处理单元。

移动设备制造商在产品中采用异构计算硬件由来已久，但是数据中心已经被传统的、复杂的指令集芯片架构所主导，这些体系结构经过优化可高速处理串行任务。Floyer认为，随着边缘计算的兴起，这一切都将发生改变。

边缘架构将大量智能性置于收集数据的网络边缘，而且其中大部分处理都是实时完成的，只有少量数据会穿越网络到达中央云。最常见的例子是自动驾驶型汽车，这种汽车将处理器配置到车辆中，以便能够做出瞬时决策，仅通过网络传递摘要或者异常数据。

这种系统是基于矩阵工作负载的，这是一种涉及处理大量实时数据的应用，例如上面提到的自动驾驶汽车的例子。矩阵工作负载必须根据需要进行并行处理，因此不适用于以串行为主导的传统计算架构。

但是，基于Arm的异构计算机架构是一个理想选择，处理器和有限的中间存储介质之间的连接是灵活的、低延迟的、高带宽的。这种架构采用传统的SRAM而不是传统的DRAM，前者的架构更高，但速度更快，功耗降低达99％。由于矩阵工作负载会小批量处理信息并丢弃大量信息，因此SRAM的成本和容量限制不是一个特别重要的问题。

但是Floyer认为，Arm架构的应用将不仅限于网络边缘，还将有更广泛的应用范围。如果让矩阵和传统工作负载分别运行在基于Arm的苹果iPhone 11和基于英特尔Ice Lake处理器的PC，会发现在运行传统工作负载时，iPhone仅慢了5％，但成本却降低了70％多。在运行矩阵工作负载时，iPhone的速度提高了50倍，而成本却降低了99％。Arm系统的四年电费也能降低99％。

Floyer表示，由于处理器设计和制造的分离，Arm正在退出x86市场。例如，特斯拉通过使用Arm设计打造了一台车载计算机，在三年时间内，实现每秒处理来自8个摄像头的10亿个像素，以及对来雷达、12个超声传感器、GPS和多个内部车辆传感器的数据进行流式处理。Floyer写道：“如果处理器设计和制造不分离的话，本来这些需要六年多时间，而且要冒着可能失败的巨大风险。”