ARM体系结构已经发展了一段时间，最近进入了转型期。
在2000年，嵌入式系统公司Lineo的台式机运行的是X86体系结构，但所有销售的产品都基于MIPS或RISC体系结构芯片。 几十年过去了，ARM在移动设备和其他地方广泛使用，但X86的市场地位似乎无法超越，所以很多人忘记了ARM。 但是现在我们的计算机行业全面发展，最近的X86受到了一定的冲击。
很明显，尽管苹果公司尽了最大努力，确保普遍使用新的基于ARM的M1处理器，但相对于整个PC市场，最终拥有基于ARM的Mac的消费者可能只有很小一部分。 相比之下，大多数人与基于ARM的移动设备或运行在AWS、Microsoft Azure和Google Cloud上的基于ARM的计算实例APP支持的Web服务进行交互
那么，现在是ARM架构的时代吗？ 答案很明显。
照片来自shutterstock
移动需要ARM体系结构
无论是在手机上运行APP应用程序，还是在世界上最快的超级计算机上运行APP应用程序，都很可能基于ARM体系结构，最近表明基于ARM的APP应用程序越来越多。 多年来，ARM将其架构授权给他人构建芯片，已经有很多合作伙伴，如果NVIDIA以400亿美元收购ARM的交易成功，ARM将拥有更多的合作伙伴。
NVIDIA花了数十年的岁月将GPU市场扩展到通用APP。 这些APP已经在ML/AI、高性能计算HPC )等领域找到了合适的合作伙伴。 正如PhoneGap联合创始人Dave Johnson强调的那样，目前NVIDIA正在收购ARM，在不久的将来，像M1这样基于ARM的SoC将会更多。
这将是ARM崛起的完美机会。 Apache软件基金会成员ddzxc Erenkrantz表示，ARM的崛起在未来十年不可避免。
这主要是因为世界越来越移动，如果从一开始就设计移动性能优异的芯片，很有可能成为赢家。 X86仍能以原有电力取胜，但这并不一定是消费者，特别是手机和笔记本电脑用户所需要的。 基于ARM的芯片提供了更好的电池寿命、更低的功耗和更低的价格。 另外，正如AWS发布的Gracition2 EC2实例所表明的那样，在速度方面也赶上了x86，并且开始超越。
所有这些都对x86的现有用户不友好，但对开发者却相反。
ARM体系结构有可能接管服务器市场
一年前，Linux内核第一架构师Linus Torvalds提出，ARM架构应该接管服务器市场的想法。 因为，云供应商在使用X86架构时，还需要提供X86云托管，以赚取更多利润，ARM的利润更低。 ARM在云和其他地方占据首位的关键可能要归功于其在开发者用来构建APP的计算机上的普及。
现在是需要在云端运行ARM的时候了。 正如Torvalds在一次电子邮件采访中对wndyz说的那样，“我的想法是，ARM不是不能在服务器领域成功，而是为了让ARM能够在服务器领域实现它，需要足够好的开发工具。 ”
这很有道理。 虽然很少有开发者能够立即运行苹果公司的M1处理器，但大部分APP应用程序都在移动设备上运行，而不是在笔记本电脑上运行，大部分APP应用程序都在ARM上运行。 即使是针对笔记本电脑优化的APP，也具有ARM可定制性的优势。 例如，苹果公司可以用Intel的X86无法实现的方法在ARM中进行以ML为中心的APP调用。
将来可以看到X86的部署吗？ 当然可以。 但是，ARM在未来十年的计算中扮演着越来越重要的角色，如果快进到2030年，整个计算领域很可能会看起来完全不同。
本文内容为https://www.techrepublic.com/article/why-the-next-10 -年-我-长-天/
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所有这些都对x86的现有用户不友好，但对开发者却相反。
ARM体系结构有可能接管服务器市场
一年前，Linux内核第一架构师Linus Torvalds提出，ARM架构应该接管服务器市场的想法。 因为，云供应商在使用X86架构时，还需要提供X86云托管，以赚取更多利润，ARM的利润更低。 ARM在云和其他地方占据首位的关键可能要归功于其在开发者用来构建APP的计算机上的普及。
现在是需要在云端运行ARM的时候了。 正如Torvalds在一次电子邮件采访中对wndyz说的那样，“我的想法是，ARM不是不能在服务器领域成功，而是为了让ARM能够在服务器领域实现它，需要足够好的开发工具。 ”
这很有道理。 虽然很少有开发者能够立即运行苹果公司的M1处理器，但大部分APP应用程序都在移动设备上运行，而不是在笔记本电脑上运行，大部分APP应用程序都在ARM上运行。 即使是针对笔记本电脑优化的APP，也具有ARM可定制性的优势。 例如，苹果公司可以用Intel的X86无法实现的方法在ARM中进行以ML为中心的APP调用。
将来可以看到X86的部署吗？ 当然可以。 但是，ARM在未来十年的计算中扮演着越来越重要的角色，如果快进到2030年，整个计算领域很可能会看起来完全不同。
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