自Arm在2011年10月首次宣布Armv8架构以来，已经过去了近十年的时间，这是一个相当可观的十年，因为指令集架构在移动空间和服务器空间的采用日益广泛，如今已开始普及。消费设备市场，例如笔记本电脑和即将推出的台式机。
近日，作为Arm的Vision Day活动的一部分，该公司宣布了该公司新Armv9架构的首个细节，为Arm希望在未来十年内成为下一个3000亿芯片的计算平台奠定了基础。
ARM 首席执行官 Simon Segars 表示：“当我们展望由人工智能定义的未来时，我们必须奠定一个领先的计算基础，为应对未来的独特挑战做好准备。armv9 就是答案，它将会成为下个 3000 亿台 ARM 芯片的最前沿，其驱动力是建立在通用计算的经济性、设计自由度和可获得性基础上的普遍的专业化、安全和强大的处理需求”。
全新的 Armv9 架构有三个侧重点，分别是 AI、矢量和 DSP 性能改进、安全性。在具体细节上，Armv9 架构沿用 AArch64 基准指令集，并在功能方面添加了一些非常重要的扩展，从而确保 ARM 公司增加架构编号，并针对 v9 架构新特征以及多年来发布的各种 v8 架构扩展进行软件层面的基准重定。
全新 Armv9 架构主要有三项侧重点：AI、矢量和 DSP 性能改进以及安全性。
首先来看 DSP 和 AI 性能。
DSP、ML 和 xR 工作负载的扩展矢量处理。
对于开发者和用户而言，全新 Armv9 兼容性 CPU 的最显著特征是将可伸缩矢量扩展 2（SVE2）作为 ARM NEON 技术之后新的基准。SVE2 发布于 2019 年 4 月，旨在加速高性能计算，在处理 5G、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）以及图像和语音识别等机器学习（ML）任务负载时具有很大增益。
ARM 认为，未来几年，ML 工作负载将变得越来越普遍。相应地，任何以性能或功耗为中心的设备需要在专用加速器上运行 ML 工作负载，但其中的大多数仍会选择采用在 CPU 上运行的更小范围的 ML 工作负载。
ARM 表示到 21 世纪中叶，将会有超过 80 亿台语音辅助设备，90% 的应用将包含 AI 元素。ARM 与富士通合作创建了可扩展矢量扩展（SVE），现在，SVE2 是 armv9 的一部分，用于更好的机器学习和数字信号处理。
矩阵乘法指令（matrix multiplication instruction）是关键所在，是其自身作为 Armv9 CPU 一项基准特性被广泛使用的重要步骤。
安全性
在安全方面，armv9 会获得 Arm Confidential Compute Architecture (CCA)，在使用时屏蔽数据的访问，在硬件层面保护数据。此外，还会有一个叫做 Realms 的东西，应用程序可以在安全和非安全区域之外使用。
ARM 希望通过全新的保密计算架构（Confidential Compute Architecture, CCA）来解决安全性问题。为此，ARM 引入一种新的概念——域（realms），它可以被视为对操作系统（OS）或虚拟机管理程序（hypervisor）完全不透明的安全容器执行环境。虽然虚拟机管理程序依然存在，但只负责资源调度和分配任务。
机器学习也被视为Armv9的重要组成部分，因为Arm认为在未来几年中越来越多的ML工作负载将变得司空见惯。当然，对于性能或电源效率至关重要的任何事物，仍然都需要在专用加速器上运行ML工作负载，但是仍然会大量采用在CPU上运行的较小范围的ML工作负载。
矩阵乘法指令是此处的关键，它将代表将生态系统中更大范围的采用作为v9 CPU的基本功能所迈出的重要一步。
责编：胡安
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