arm架构

训练肯定是不能在arm上了，性能太差。有了模型之后可以用PaddleLite部署在arm平台上，而且支持华为芯

APU是图形处理器，也就是我们所说显卡里面的处理器，ARM架构是一种处理器的体系结构，一般ARM处理器可以叫应用处理器，关系就是都是处理器了。

除了借由Rosetta 2协助开发者将过往针对Intel处理器打造的x86架构软体转换为Arm架构环境可使用版本，苹果此次更提供新版Universal 2开发工具，让开发者能同时针对Intel处理器及Arm架构处理器打造软体项目。 包含Parallels、VMWare在内虚拟化应用软体还是需要重新编写Arm架构版本 虽然宣布推出新版Rosetta 2，让开发者可将既有对应Intel处理器使用的app，转换成Arm架构处理器环境试用版本，但依然有其转换限制。 依照苹果说明，Rosetta 2将无法顺利转换以64位元设计的x86架构虚拟化应用软体，意味包含Parallels、VMWare等提供虚拟化应用的软体都必须针对Arm架构重新编写，无法直接透过Rosetta 2转换。 不过，依照上述虚拟化应用软体厂商立场，应该都会将旗下软体移转至Arm架构环境，借此让Mac系列机种用户使用，同时也能衔接全新市场需求。 除了借由Rosetta 2协助开发者将过往针对Intel处理器打造的x86架构软体转换为Arm架构环境可使用版本，苹果此次更提供新版Universal 2开发工具，让开发者能同时针对Intel处理器及Arm架构处理器打造软体项目，并且透过单次编写即可输出对应不同平台使用版本，以利Mac系列机种从Intel处理器慢慢过渡至Arm架构环境时，仍可让开发者维持足够可用的软体内容。 至于未来针对Arm架构硬体环境使用的macOS 11 Big Sur，是否会在作业系统内维持提供Bootcamp功能，让有需求的消费者仍可安装Windows 10作业系统，目前还无法确认。 Tagged apple, ARM, Bootcamp, Intel, Mac, Parallels, Rosetta 2, VMware, WWDC, WWDC 2020, x86

华为云arm架构安装Docker arm架构安装docker-compose Harbor官网: https://github.com/goharbor/harbor/releases Harbor官方没有提供arm架构的包,需要自己编译,我编译好的版本是:harbor-1.9.1 大家可以按我的博客,自己去编译,或评论留言给我,我发给大家 我编译好的版本是: harbor-1.9.1 华为云arm架构docker启动redis报错:＜jemalloc＞: Unsupported system page size http://122.9.0.1/ 默认账号/密码:admin/Harbor12345 把编译成功的镜像保存起来 有需要的,可以评论留言,发给大家 参考链接: https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-40503-1-1.html

机器之心报道 机器之心编辑部 「只需一张 GeForce 显卡，每个学生都可以拥有一台超级计算机，这正是 Alex Krizhevsky、Ilya 和 Hinton 当年训练 AI 模型 AlexNet 的方式。通过搭载在超级计算机中的 GPU，我们现在能让科学家们在 youxian 的一生之中追逐无尽的科学事业，」英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋说道。 4 月 12 日晚，英伟达 GTC 2021 大会在线上开始了。或许是因为长期远程办公不用出门，人们惊讶地看到在自家厨房讲 Keynote 的黄老板居然留了一头摇滚范的长发： 如果你只是对他的黑色皮衣印象深刻，先对比一下 2019、2020 和 2021 的 GTC，老黄气质越来越摇滚。如此气质，黄仁勋今天推出的新产品肯定将会与众不同。 「这是世界第一款为 terabyte 级别计算设计的 CPU，」在 GTC 大会上，黄仁勋祭出了英伟达的首款中央处理器 Grace，其面向超大型 AI 模型的和高性能计算。 英伟达也要做 CPU 了 Grace 使用相对能耗较低的 Arm 核心，但它又可以为训练超大 AI 模型的系统提供 10 倍左右的性能提升。英伟达表示，它是超过一万名工程人员历经几年的研发成果，旨在满足当前世界最先进应用程序的计算需求，其具备的计算性能和吞吐速率是以往任何架构所无法比拟的。 「结合 GPU 和 DPU，Grace 为我们提供了第三种基础计算能力，并具备重新定义数据中心架构，推进 AI 前进的能力，」黄仁勋说道。 Grace 的名字来自于计算机科学家、世界最早一批的程序员，也是最早的女性程序员之一的格蕾丝 · 赫柏（Grace Hopper）。她创造了现代第一个编译器 A-0 系统，以及第一个高级商用计算机程序语言「COBOL」。计算机术语「Debug」（调试）便是她在受到从电脑中驱除蛾子的启发而开始使用的，于是她也被冠以「Debug 之母」的称号。 英伟达的 Grace 芯片利用 Arm 架构的灵活性，是专为加速计算而设计的 CPU 和服务器架构，可用于训练具有超过 1 万亿参数的下一代深度学习预训练模型。在与英伟达的 GPU 结合使用时，整套系统可以提供相比当今基于 x86 CPU 的最新 NVIDIA DGX 快 10 倍的性能。 目前英伟达自家的 DGX，使用的是 AMD 7 纳米制程的 Rome 架构 CPU。 据介绍，Grace 采用了更为先进的 5nm 制程，在内部通信能力上，它使用了英伟达第四代 NVIDIA NVLink，在 CPU 和 GPU 之间提供高达 900 GB/s 的双向带宽，相比之前的产品提升了八倍。Grace 还是第一个通过错误校正代码（ECC）等机制利用 LPDDR5x 内存系统提供服务器级可靠性的 CPU，同时提供 2 倍的内存带宽和高达 10 倍的能源效率。在架构上，它使用下一代 Arm Neoverse 内核，以高能效的设计提供高性能。 基于这款 CPU 和仍未发布的下一代 GPU，瑞士国家超级计算中心、苏黎世联邦理工大学将构建一台名为「阿尔卑斯」的超级计算机，算力 20Exaflops（目前全球第一超算「富岳」的算力约为 0.537Exaflops），将实现两天训练一次 GPT-3 模型的能力，比目前基于英伟达 GPU 打造的 Selene 超级计算机快 7 倍。 美国能源部下属的洛斯阿拉莫斯国家实验室也将在 2023 年推出一台基于 Grace 的超级计算机。 GPU+CPU+DPU，三管齐下 「简单说来，目前市场上每年交付的 3000 万台数据中心服务器中，有 1/3 用于运行软件定义的数据中心堆栈，其负载的增长速度远远快于摩尔定律。除非我们找到加速的办法，否则用于运行应用的算力将会越来越少，」黄仁勋说道。「新时代的计算机需要新的芯片、新的系统架构、新的网络、新的软件和工具。」 除了造 CPU 的大新闻以外，英伟达还在一个半小时的 Keynote 里陆续发布了大量重要软硬件产品，覆盖了 AI、 汽车 、机器人、5G、实时图形、云端协作和数据中心等领域的最新进展。英伟达的技术，为我们描绘出了一幅令人神往的未来愿景。 黄仁勋表示，英伟达全新的数据中心路线图已包括 CPU、GPU 和 DPU 三类芯片，而 Grace 和 BlueField 是其中必不可少的关键组成部分。投身 Arm 架构的 CPU，并不意味着英伟达会放弃原有的 x86、Power 等架构，黄仁勋将英伟达重新定义为「三芯片」公司，覆盖 CPU、GPU 和 DPU。 对于未来的发展节奏，黄仁勋表示：「我们的发展将覆盖三个产品线——CPU、GPU 和 DPU，以每两年一次更新的节奏进行，第一年更新 x86，第二年就更新 Arm。」 最后是自动驾驶。「对于 汽车 而言，更高的算力意味着更加智能化，开发者们也能让产品更快迭代。TOPS 就是新的马力，」黄仁勋说道。 英伟达将于 2022 年投产的 NVIDIA 自动驾驶 汽车 计算系统级芯片——NVIDIA DRIVE Orin，旨在成为覆盖自动驾驶和智能车机的 汽车 中央电脑。搭载 Orin 的量产车现在还没法买到，但英伟达已经在为下一代，超过 L5 驾驶能力的计算系统作出计划了。 Atlan 是这家公司为 汽车 行业设计的下一代 SoC，其将采用 Grace 下一代 CPU 和下一代安培架构 GPU，同时也集成数据处理单元 (DPU)。如此一来，Atlan 可以达到每秒超过 1000 万亿次（TOPS）运算次数。如果一切顺利的话，2025 年新生产的车型将会搭载 Atlan 芯片。 与此同时，英伟达还展示了 Hyperion 8 自动驾驶 汽车 平台，业内算力最强的自动驾驶 汽车 模板——搭载了 3 套 Orin 中心计算机。 不知这些更强的芯片和系统，能否应付未来几年里人们对于算力无穷无尽的需求。在 GTC 2021 上，英伟达对于深度学习模型的指数增长图又更新了。「三年间，大规模预训练模型的参数量增加了 3000 倍。我们估计在 2023 年会出现 100 万亿参数的模型。」黄仁勋说道。 英伟达今天发布的一系列产品，让这家公司在几乎所有行业和领域都能为你提供最强大的机器学习算力。在黄仁勋的 Keynote 发表时，这家公司的股票一度突破了 600 美元大关。 「20 年前，这一切都只是科幻小说的情节；10 年前，它们只是梦想；今天，我们正在实现这些愿景。 英伟达每年在 GTC 大会上发布的新产品，已经成为了行业发展的风向。不知在 Grace 推出之后，未来我们的服务器和电脑是否会快速进入 Arm 时代。

X86主要用于PC领域如笔记本、台式机、小型服务器；ARM主要用于移动领域如手机、平板。1.X86的功耗比较高比如我们常用的台式机的CPU的TDP可达65W甚至更高；ARM的功耗很低只有个位数。2.X86性能很牛，比如我们可以单只利用1颗i5就能够编辑转换视频；ARM性能较弱多数在对性能要求不算高的移动领域工作.X86发热量比较大，需要主动散热；ARM发热量小，不需要主动散热，X86通用性很好，ARM的通用性不太好。3.X86是英特尔Intel首先开发制造的一种微处理器体系结构的泛称，包括Intel8086、80186、80286、80386以及80486以86结尾系列，英特尔统治整个CPU产业链长达数十年。但是，Intel以增加处理器本身复杂度作为代价，去换取更高的性能，但集成的指令集数量越来越多，给硬件带来的负荷也就越来越大，无形中增加了功耗和设计难度。4.ARM（Advanced RISC Machines）公司是苹果、Acorn、VLSI、Technology等公司的合资企业。ARM采用将芯片的设计方案授权（licensing）给其他公司生产的模式，在世界范围结成了超过100个的合作伙伴（Partners），将封闭设计的Intel公司变成全民公敌。ARM处理器非常适用于移动通信领域，具有低成本、高性能和低耗电的特性，ARM的高性价比和低耗能在移动市场比英特尔更具优势。

ARM架构是一个32位元精简指令集（RISC） 中央处理器架构，其广泛地使用在许多嵌入式系统设计。由于节能的特点，ARM处理器非常适用于移动通讯领域，符合其主要设计目标为低耗电的特性。 X86架构是X86指令集，它属于CISC指令集。ARM架构是ARM指令集，属于RISC指令集。 CPU的寄存器和指令完全不同。主要是复杂指令集和精简指令集的区别，另外ARM更节能，同时同样的芯片面积ARM可制成更多核的处理器。

　　ARM是一家成立于1990年的芯片设计公司，总部仍位于英国剑桥。 　　ARM公司本身并不生产处理器，而是将其技术授权给世界上许多著名的半导体、软件和OEM厂商。全世界有超过95%的智能手机和平板电脑都采用了ARM架构，我们熟知的三星Exynos处理器、高通的骁龙处理器(QualcommSnapdragon)或苹果(Apple)A11芯片，包括华为(Huawei)智能手机上的处理器都采用了ARM公司的技术。目前，总共有超过100家公司与ARM公司签订了技术使用许可协议，其中包括Intel、IBM、LG、NEC、SONY、NXP和NS这样的大公司。

X86架构与ARM架构的区别：1、含义不同：X86使用CISC（Complex Instruction Set Computer，复杂指令集计算机）。ARM使用RISC（Reduced Instruction Set Computer，精简指令集计算机），ARM英文全称Advanced RISC Machine。2、产品特点：X86追求性能最优，缺点是功耗大，不节能（和ARM对比）。ARM追求低功耗（节能）,缺点是采用精简指令集，导致编译器处理复杂，因此性能相对X86差。3、所用机型不一样：X86主要是PC机（Intel、AMD），X86服务器。ARM主要是应用于移动设备（手机、平板电脑等嵌入式领域）。4、典型代表：X86结构主要是Intel、AMD等PC电脑；ARM主要是移动终端，IBM的Power PC。

ATOM处理器是X86架构。IntelAtom(中文名：凌动，开发代号：Silverthorne)是Intel的一个处理器系列，采用45纳米工艺制造，集成4700万个晶体管。L2缓存为512KB，支援SSE3指令集，部分型号支持VT虚拟化技术。与一般的桌面处理器不同，Atom处理器采用顺序执行设计，这样做可以减少电晶体的数量。为了弥补性能较差的问题，Atom处理器的起跳频率会较高。

Arm架构的Windows平板可以运行EasyConnect，但是需要根据具体的处理器架构和操作系统版本来选择对应的EasyConnect版本进行安装。建议在购买前咨询厂商或者查阅相关文档以确认设备是否兼容EasyConnect。