X86架构与ARM相比,其兼容性问题,一直被边缘化?

treetor 2013-09-12 05:27:59
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X86架构相较ARM架构拥有着独特的总线设计和内存管理技术,能大幅增加内存读取速度,同时其双Slatwell处理器核心(支持超线程,逻辑四线程),使其虽为单核但性能不逊ARM架构双核或四核。但兼容问题,会让其处于边缘化。
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咕噜咕噜斯基 2013-09-29
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功耗和成本才是王道啊.
忙忙的碌碌 2013-09-29
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新人看不懂.
zheng_嵌入式 2013-09-29
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功耗和速度是很重要的,功能基本都在不断更新。
z720 2013-09-27
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不错分享谢谢
泼丝 2013-09-27
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都是在讴歌啊!没个实际的东西!
hpjack174479019 2013-09-27
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X86架构现在还能继续使用,说明有他的作用
mbugaifc 2013-09-26
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wliwj 2013-09-26
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Android平台的手机,大部分使用ARM处理器
wliwj 2013-09-26
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Android平台的手机,大部分使用ARM处理器
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引用 36 楼 u012251783 的回复:
Android平台的手机,大部分使用ARM处理器
虽然如此,但是大部分Android应用并非ARM原生指令程序,而是Dalvik bytecode,理论上来说,把它翻译成任何一种指令集的代码都是可以的,事实上,如果Android系统中集成了JIT编译器的话,用Java写的程序第一次运行时会被编译成本机代码,所以Android x86仍然可以运行(大部分)以前的应用程序,但是原生ARM代码的程序应该运行不了。
边走边瞧 2013-09-26
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引用 6 楼 XIVN1987 的回复:
更强是多强啊??ARM之于Android就是原生,,其他版本的Android兼容性再强相比于ARM版本的来说肯定还是有兼容性问题的吧。。。
Android无非披了个外皮而已,核心还是linux。linux对各种平台都支持,何所谓原生与移植?
nanhuamu 2013-09-25
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有点道理 不过X86在节能方面做的一般
mbugaifc 2013-09-24
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引用 32 楼 DelphiGuy 的回复:
[quote=引用 31 楼 areful 的回复:] [quote=引用 23 楼 DelphiGuy 的回复:] [quote=引用 18 楼 areful 的回复:] [quote=引用 4 楼 only_lonely 的回复:] BTW, x86在优化上花了很多功夫,像流水线,指令预取这些都是教科书上的老模版了,不了解arm的架构。 不知这算不算x86性能“普遍强悍”于arm的一个原因,坐等高人科普。
很多时候性能不是最重要的制约因素。如果不考虑功耗问题,ARM完全可以做的性能很强悍的。比如解码器,x86平台一般都有硬件编解码器,而ARM平台的手机就需要使用软件解码,速度明显就下来了,表面上看就是性能不如x86。如果ARM做CPU的手机也用硬件解码,速度能上去,但是随之增加的还有功耗,电池就用不了多久了。[/quote] 你说的“解码器”是指什么? [/quote] 许多功能的实现可以使用硬件实现,也可以使用软件实现。最典型的H.264视频解码就是这样,PC机一般都支持硬件解码(很多显卡都支持),而Android平台的手机,大部分使用ARM处理器,很少使用硬件解码(主要是考虑到功耗问题,当然还有其他问题),早期的Android系统为播放视频可真是费了老鼻子劲儿了,完全(或者大部分)使用软件解码,性能当然不如硬件解码快了。[/quote] 不知道你这看法从哪来的,H.264视频解码,PC上一般用硬件解码,ARM上反而主要是软件解码??? PC上用不用硬件码主要看播放软件,用硬件解码的优点是CPU占用率很低(可以<5%),而软件解码,在目前主流的4核、8核处理器上,很轻松达到一两百fps的性能。而基于ARM的系统,解码基本100%依赖集成的GPU,如果不用GPU的硬件解码,1GHz双核Cortex-A9,连720p都不能流畅播放,只能勉强实时软解480p(848x480),就是现在最NB的1.7GHz4核Cortex-A57,也不能流畅软解1080p。 [/quote] 收回评论。懂一点硬件就有点想当然了,向各位致歉。
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引用 31 楼 areful 的回复:
[quote=引用 23 楼 DelphiGuy 的回复:] [quote=引用 18 楼 areful 的回复:] [quote=引用 4 楼 only_lonely 的回复:] BTW, x86在优化上花了很多功夫,像流水线,指令预取这些都是教科书上的老模版了,不了解arm的架构。 不知这算不算x86性能“普遍强悍”于arm的一个原因,坐等高人科普。
很多时候性能不是最重要的制约因素。如果不考虑功耗问题,ARM完全可以做的性能很强悍的。比如解码器,x86平台一般都有硬件编解码器,而ARM平台的手机就需要使用软件解码,速度明显就下来了,表面上看就是性能不如x86。如果ARM做CPU的手机也用硬件解码,速度能上去,但是随之增加的还有功耗,电池就用不了多久了。[/quote] 你说的“解码器”是指什么? [/quote] 许多功能的实现可以使用硬件实现,也可以使用软件实现。最典型的H.264视频解码就是这样,PC机一般都支持硬件解码(很多显卡都支持),而Android平台的手机,大部分使用ARM处理器,很少使用硬件解码(主要是考虑到功耗问题,当然还有其他问题),早期的Android系统为播放视频可真是费了老鼻子劲儿了,完全(或者大部分)使用软件解码,性能当然不如硬件解码快了。[/quote] 不知道你这看法从哪来的,H.264视频解码,PC上一般用硬件解码,ARM上反而主要是软件解码??? PC上用不用硬件码主要看播放软件,用硬件解码的优点是CPU占用率很低(可以<5%),而软件解码,在目前主流的4核、8核处理器上,很轻松达到一两百fps的性能。而基于ARM的系统,解码基本100%依赖集成的GPU,如果不用GPU的硬件解码,1GHz双核Cortex-A9,连720p都不能流畅播放,只能勉强实时软解480p(848x480),就是现在最NB的1.7GHz4核Cortex-A57,也不能流畅软解1080p。
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引用 23 楼 DelphiGuy 的回复:
[quote=引用 18 楼 areful 的回复:] [quote=引用 4 楼 only_lonely 的回复:] BTW, x86在优化上花了很多功夫,像流水线,指令预取这些都是教科书上的老模版了,不了解arm的架构。 不知这算不算x86性能“普遍强悍”于arm的一个原因,坐等高人科普。
很多时候性能不是最重要的制约因素。如果不考虑功耗问题,ARM完全可以做的性能很强悍的。比如解码器,x86平台一般都有硬件编解码器,而ARM平台的手机就需要使用软件解码,速度明显就下来了,表面上看就是性能不如x86。如果ARM做CPU的手机也用硬件解码,速度能上去,但是随之增加的还有功耗,电池就用不了多久了。[/quote] 你说的“解码器”是指什么? [/quote] 许多功能的实现可以使用硬件实现,也可以使用软件实现。最典型的H.264视频解码就是这样,PC机一般都支持硬件解码(很多显卡都支持),而Android平台的手机,大部分使用ARM处理器,很少使用硬件解码(主要是考虑到功耗问题,当然还有其他问题),早期的Android系统为播放视频可真是费了老鼻子劲儿了,完全(或者大部分)使用软件解码,性能当然不如硬件解码快了。
百事烟 2013-09-24
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比如散热,如果你手机用x86的cpu,玩一会手机会炸的
only_lonely 2013-09-24
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引用 23 楼 DelphiGuy 的回复:
[quote=引用 18 楼 areful 的回复:] [quote=引用 4 楼 only_lonely 的回复:] BTW, x86在优化上花了很多功夫,像流水线,指令预取这些都是教科书上的老模版了,不了解arm的架构。 不知这算不算x86性能“普遍强悍”于arm的一个原因,坐等高人科普。
很多时候性能不是最重要的制约因素。如果不考虑功耗问题,ARM完全可以做的性能很强悍的。比如解码器,x86平台一般都有硬件编解码器,而ARM平台的手机就需要使用软件解码,速度明显就下来了,表面上看就是性能不如x86。如果ARM做CPU的手机也用硬件解码,速度能上去,但是随之增加的还有功耗,电池就用不了多久了。[/quote] 你说的“解码器”是指什么? [/quote] 高人,科普一下,为嘛现在ARM宣传的那么悬乎,实际上性能却依旧与intel有很大差距呢? 这里面的差距在哪?
yang- 2013-09-24
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x86明显比较牛 ,功耗也可以做的小
320070921971 2013-09-23
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太深奥,不知道耶~
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内容概要:本文介绍了Project Supernova项目的设计与实现,旨在构建一个高效、快捷的通用机器学习(ML)推理服务平台。针对视频流读取与模型推理时间差异大、多平台兼容性差(特别是ARM架构)等问题,提出了跳帧适配机制和基于运行时间的动态处理策略,以消除时延堆积并提升实时性;同时通过源码级改造,包括编译ML库、修改安装脚本及第三方库代码,实现了对x86、ARM等多种硬件平台的良好支持。项目还展望了后续方向,涵盖边缘端的小样本迁移学习能力与模型压缩技术,以实现快速模型更新、降低部署复杂度并提高训练效率。; 适合人群:具备一定机器学习和软件开发基础,从事边缘计算、AI推理部署相关工作的研发人员或工程师;熟悉Python/C++及常见ML框架的技术人员;关注跨平台部署与实时视频分析的从业者。; 使用场景及目标:①解决视频流处理中数据堆积与实时推理不同步的问题;②实现ML服务在ARM等异构平台上的稳定部署;③在边缘设备上支持小样本训练与轻量化模型更新; 阅读建议:建议结合实际部署环境进行实践,重点关注跳帧策略的参数调优、源码编译适配流程以及模型压缩与再训练的集成方法,深入理解系统在性能与精度之间的平衡设计。

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