定义了基于 Arm 的处理器
基于 Arm 的处理器的核心采用精简指令集计算 (RISC) 架构。这与传统 x86 处理器使用的复杂指令集计算 (CISC) 架构形成鲜明对比。RISC 架构采用一组更少且更简单的指令，这些指令通常执行速度更快，功耗更低。
基于 Arm 的处理器的工作原理
基于 Arm 的处理器通过从内存中提取和执行指令来运行。RISC 架构可简化此过程。每条指令都执行一项基本操作，而复杂的任务则是通过一系列简单指令来实现的。这种精简方法可降低功耗，因为在每个指令周期中，有源晶体管的数量更少。现代基于 Arm 的处理器集成了流水线（指令执行重叠）、超标量执行（同时执行多个指令）和复杂分支预测等高级功能，可在保持能效的同时提高性能。
Arm 处理器如何比较？
处理器领域包括几种关键架构。下面是突出显示基于 Arm 的处理器的对比：
功能 | 基于 Arm 的处理器 | Intel (X86) 处理器 |
架构 | RISC（精简指令集计算） | CISC（复杂指令集计算） |
能源效率 | 通常较高，旨在实现低功耗 | 历史上较低，但随着新设计而有所改善 |
性能 | 进步迅速，现在在许多领域具有竞争力 | 在高性能计算方面一直表现出色 |
费用 | 通常较低，尤其是对于嵌入式应用和移动应用 | 可能更高，尤其是高端服务器 CPU |
市场形象 | 在移动领域占主导地位，在嵌入式、IoT 和服务器领域不断增长 | 在桌面和传统服务器市场占主导地位 |
指令集 | 更简单的固定长度的指令 | 复杂的长度可变的指令 |
功能
基于 Arm 的处理器
Intel (X86) 处理器
架构
RISC（精简指令集计算）
CISC（复杂指令集计算）
能源效率
通常较高，旨在实现低功耗
历史上较低，但随着新设计而有所改善
性能
进步迅速，现在在许多领域具有竞争力
在高性能计算方面一直表现出色
费用
通常较低，尤其是对于嵌入式应用和移动应用
可能更高，尤其是高端服务器 CPU
市场形象
在移动领域占主导地位，在嵌入式、IoT 和服务器领域不断增长
在桌面和传统服务器市场占主导地位
指令集
更简单的固定长度的指令
复杂的长度可变的指令
与传统的 x86 架构相比，基于 Arm 的处理器历来专注于功率效率。不过，Arm 架构的进步（例如 Neoverse 系列）正在缩小服务器环境中的性能差距。虽然 x86 处理器因其成熟的软件生态系统和适用于某些工作负载的原始处理能力而长期在高性能计算领域占据主导地位，但基于 Arm 的处理器凭借其能源优势和日益强劲的竞争力提供了一个极具吸引力的替代方案。
基于 Arm 的处理器，搭配 Google Cloud
Google Cloud 认识到基于 Arm 的处理器日益增长的重要性和功能。这在 Google Axion 处理器中得到了体现，这是 Google 基于 Arm Neoverse 架构构建的定制设计的 CPU。Axion 处理器经过精心设计，可为各种云工作负载提供卓越的性能和高能源效率。
在 Google Cloud 中，基于 Arm 的处理器（尤其是通过 Google Axion 的处理器）可以为各种服务带来显著的优势：
- Compute Engine：Compute Engine 上的 Axion 实例为用户提供高性能、高能源效率的虚拟机，适合 Web 服务、应用服务器和微服务等高要求的工作负载
- Google Kubernetes Engine (GKE)：在 GKE 中的 Axion 节点上运行容器化应用，可以利用处理器的能效来提高潜在的成本效益和可持续性，同时不会影响容器化环境所需的可伸缩性和性能；GKE 支持多架构集群，允许在 x86 和 Arm 节点上无缝部署应用
- Dataproc：对于大数据处理和分析，在 Dataproc 中使用由 Axion 提供支持的实例上运行 Spark 和 Hadoop 工作负载有助于平衡性能和潜在成本节约，尤其是对于横向扩容处理任务
- Dataflow：Dataflow 中的流处理工作负载可以利用 Axion 处理器的高效性能，从而降低持续数据注入和分析的运营成本
- 批量：高性能计算 (HPC) 和批处理作业可从 Axion 在 Batch 中提供的核心密度和每瓦性能中受益，这使其成为计算密集型任务的可行选择
- Cloud SQL：在由 Axion 处理器提供支持的 Compute Engine 上运行 Cloud SQL 实例，可为关系型数据库工作负载提供经济高效且高性能的解决方案
- AlloyDB：AlloyDB 采用与 PostgreSQL 兼容的设计，可利用 Axion 处理器的性能和效率来处理要求苛刻的事务型应用，从而有望提高性能并降低总拥有成本
基于 Arm 的处理器示例
Arm 架构包含各种专为特定应用而设计的处理器系列：
- Cortex-A 系列：通常用于智能手机、平板电脑的高性能处理器，现在越来越多地用于笔记本电脑和服务器；这些核心专为复杂的操作系统和要求苛刻的应用而设计
- Cortex-M 系列：针对低功耗和实时应用进行了优化的微控制器类处理器，通常用于嵌入式系统和 IoT 设备
- Cortex-R 系列：专为需要确定性低延迟响应的应用（例如汽车系统和工业控制）而设计的实时处理器
- Neoverse 系列：为数据中心工作负载而设计的服务器级处理器，专注于高核心数、性能可伸缩性和功率效率；Google Axion 处理器基于 Neoverse 架构构建
基于 Arm 的处理器的优势
基于 Arm 的处理器越来越受欢迎，尤其是在高性能计算环境中，这主要归功于以下几个关键优势：
提高能源效率
提高能源效率
与传统 CISC 架构相比，RISC 架构的一个基本优势是，它能够以更低的能源消耗实现出色的处理能力。这种效率意味着运营成本降低、散热量降低，并且能够在给定的热封套中容纳更多处理能力。
尺寸更小，发热量更低
尺寸更小，发热量更低
基于 Arm 的处理器的指令集更简单，设计更高效，因此通常会导致晶粒尺寸更小，发热量更低。这在空间受限的环境中特别有用，可实现更紧凑、更高效的系统设计。
适用于不同类型技术的多功能应用
适用于不同类型技术的多功能应用
Arm 架构的可伸缩性和适应性使其能够在各种设备中实现，从微型传感器到强大的服务器 CPU 均可。这种多功能性使其成为日益相互关联和多样化的计算环境的基础技术。
基于 Arm 的处理器面临的挑战
尽管越来越受欢迎，基于 Arm 的处理器仍然面临着一些挑战：
软件兼容性
从历史上看，与 x86 生态系统相比，基于 Arm 的服务器和高性能计算的软件生态系统不够成熟。随着操作系统、编译器和应用开发者的支持不断增强，这种情况正在迅速发生变化，但某些旧版应用可能需要重新编译，或者可能不适用于 Arm 架构。
特定工作负载的性能
虽然基于 Arm 的处理器的性能越来越强大，但某些高度专业化的工作负载多年来一直针对 x86 架构进行优化，在这些平台上可能仍具有性能优势。不过，随着每新一代基于 Arm 的服务器处理器的推出，这种差距正在缩小。
基于 Arm 的处理器的业务应用场景
基于 Arm 的处理器的高能源效率和不断提升的性能使其对各种商业应用具有吸引力：
- 云计算：Google Cloud 等提供商正在使用基于 Arm 的处理器 (Axion) 为各种工作负载提供潜在的经济高效且可持续的计算实例
- 边缘计算：Arm 处理器的低功耗和小尺寸非常适合需要在有限的功率资源下执行本地处理的边缘设备
Google Cloud Arm 架构的未来是什么？
Google Cloud 预测，未来 Arm 架构将在支持各种工作负载方面发挥越来越重要的作用。Google Axion 处理器的推出标志着我们对此架构的长期承诺，为客户提供了一种性能和效率都极具吸引力的替代方案。
误区：“Arm 仅适用于低功耗移动设备”
虽然 Arm 架构起源于移动领域，但它已经发生了巨大的变化。Arm Neoverse 是 Google 定制设计的 Axion CPU 的基础，它展现了高性能服务器级处理能力。Axion 专为处理要求苛刻的数据中心工作负载（包括 HPC）而设计，可在 Google Cloud 上大幅提升性能和效率。Axion 的 Neoverse V2 核心和我们观察到的性能基准均支持此功能。
误区：“Arm 在 HPC 中的软件生态系统还不够成熟”
Arm 的软件生态系统正在迅速扩张。Google Cloud 通过确保与各种编译器（例如 Arm Compiler for Linux）和科学库（包括 Arm Performance Libraries）兼容，积极支持这一增长。此外，现在许多开源工具和 ISV 应用都已面向 Arm 推出并进行了优化。在 Google Cloud 上，用户可从 Compute Engine 上的兼容操作系统映像、GKE 中的多架构容器支持以及 Google 对 Arm 软件开发社区的持续贡献中受益。我们还提供资源和工具来帮助您完成迁移过程。
误区：“对于学生或刚接触该架构的开发者来说，Arm for HPC 的入门太复杂”
Google Cloud 可帮助您开始使用 Arm for HPC。用户可以使用熟悉的工具和工作流，在 Compute Engine 中快速启动由 Axion 提供支持的 Arm 虚拟机，或在 GKE 中部署基于 Arm 的容器。这为开发者和学生提供了一条便捷的途径，让他们能够在领先的云平台上获得有价值的面向未来的技能。我们还在探索将 Arm 集成到我们的教育计划和实验室的机会。
