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2022/03/28

戴尔科技 x86 服务器 架构复杂 较强的适应性 带来更好的性能

戴尔官方企采中心

 十多年前

当苹果加入x6俱乐部时

许多评论家得出结论

非x86处理器在

大众市场的时代

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、IoT设备

还有云厂商的数据中心里


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,经常有小伙伴给我们发来的提问,与其单独回复,不如制成文章分享,希望对广大企业级用户带来一定参考意义。

欢迎大家多多关注,多多提问~🙋‍



近些年,ARM的风头可以说一时无两。


它不仅仅统治了手机、嵌入式应用这些传统的优势领域,在PC桌面系统也开始展露头角,现在一些高性能计算领域,特别是公有云厂商也在宣称他们正在使用ARM处理器。


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,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,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,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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本文转载自戴尔企业级解决方案公众号


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