ARM 架构下的内存管理系统需应对多个云手机实例同时运行时的内存分配与回收，不同应用对内存的需求差异较大，若内存管理算法不够优化，容易出现内存碎片化问题，导致内存利用率降低，部分云手机实例可能因无法获取足够连续内存空间而出现性能下降甚至应用崩溃的情况。此外，在多任务并行处理时，如何精准地为每个任务分配合适的内存资源，避免内存竞争，也是内存管理面临的挑战之一。
随着云手机在游戏、图形设计等领域的应用逐渐增多，对图形处理能力的要求日益提高，虽然 ARM 架构的 GPU 性能不断提升，但与专业的桌面级或服务器级图形处理芯片相比，在处理复杂 3D 场景、高分辨率图形渲染等任务时，仍存在一定差距。
在云手机环境中，多个用户同时使用 ARM 架构的云手机实例，资源管理与调度变得更加复杂，不同用户的使用习惯和应用负载差异较大，如何根据用户需求动态分配 CPU、内存、存储等资源，实现资源的高效利用和公平分配，是云手机提供商面临的一大挑战，此外，当多个云手机实例同时进行高负载任务时，如何避免资源竞争导致的性能下降，确保每个用户都能获得稳定的服务质量，也是资源管理与调度需要解决的重要问题。