ARM近日发布了ARM&Reg;v9架构，以应对全球对安全、人工智能（AI）和专用处理能力日益增长的需求。ARMv9在ARMv8的成功基础上发展而来，是过去十年中最新的ARM架构。ARMv8在当前计算需求的领域中实现了最佳的每瓦性能。
ARM首席执行官SiMon SegaRs表示，“展望由AI主导的未来，我们必须夯实先进的计算基础，以应对未来的独特挑战。ARMv9正是我们的解决方案。在具备通用计算的经济性、设计灵活性和可及性的基础上，市场对普遍专用、安全且强大的处理能力的需求日益增加，这将推动下一个3,000亿基于ARM架构的芯片的诞生，而ARMv9将成为这些芯片的技术先锋。&Rdquo;
ARM架构的芯片出货量持续增长，过去五年内基于ARM架构的设备出货量已超过1,000亿。按照目前的趋势，全球100%的共享数据很快将通过ARM技术进行处理，无论是在终端、数据网络还是云端。这种广泛的应用使得ARM肩负更多责任，因此在ARMv9中提供了更高的安全性和性能，以顺应AI、物联网和5G的强劲发展，推动各行业从通用计算向专用计算转型。
安全：计算面临的最大挑战
为了应对当今最大的技术挑战——保护全球数据安全，ARMv9架构引入了ARM机密计算架构（Confidential CoMpute ARchITectuRe, CCA）。机密计算通过建立基于硬件的安全环境来执行计算，从而保护部分代码和数据免受访问或修改的影响，甚至不受特权软件的干扰。
ARM CCA引入了动态创建机密领域（RealMs）的概念，机密领域面向各类应用，并在独立于安全或非安全环境的情况下运行，以保障数据安全。例如，在商业应用中，机密领域可以保护系统内的商业机密数据和代码，无论其在使用、闲置还是传输中。根据最近一项针对企业高管的Pulse调查，超过90%的受访者认为机密计算能够帮助减少企业在安全方面的投资，从而将更多资源投入工程创新。
微软AzuRe Edge及平台部门副总裁兼首席技术官HenRy SandeRs表示，“随着从边缘到云的用例愈发复杂，单一的解决方案已无法满足所有需求。因此，异构计算变得越来越普遍，这需要硬件和软件开发商之间的紧密协作。ARM与微软合作开发的ARMv9机密计算功能正是硬件与软件协同的良好示例。ARM在生态系统的中心位置，能够加速异构计算，推动数十亿设备的计算架构开放创新。&Rdquo;
无处不在的AI：需要专用和可扩展的解决方案
AI工作负载的普遍性和多样性要求提供更多专用解决方案。据预测，到21世纪20年代中期，全球将有超过80亿台搭载AI语音助手的设备，且90%或更多的设备应用程序将包含AI元素和基于AI的界面，如视觉或语音识别。
为满足这一需求，ARM与富士通合作开发了可伸缩矢量扩展（Scalable VecTor Extension, SVE）技术，并推动了全球最快的超级计算机“富岳&Rdquo;的诞生。在此基础上，ARM为ARMv9开发了SVE2，以增强其在更广泛应用中的机器学习和数字信号处理能力。
SVE2增强了对在CPU上本地运行5G系统、虚拟现实、增强现实及机器学习工作负载的处理能力，例如图像处理和智能家居应用。未来几年，ARM将进一步拓展其技术在AI领域的能力，除了在Mali&tRade; GPU和Ethos&tRade; NPU中持续进行AI创新外，还将显著提升CPU内的矩阵乘法性能。
通过系统设计实现性能最大化
在过去五年中，ARM技术的CPU性能每年都以超过行业平均水平的速度提升。新一代ARMv9架构将保持这一增长速度，预计未来两代移动和基础设施CPU的性能提升将超过30%。
然而，随着行业从通用计算向普遍专用处理发展，单纯的每年两位数的CPU性能提升已不足够。除了增强专用处理能力，ARM的全面计算（TOTAl CoMpute）设计方法将通过集中系统级硬件和软件优化，以及用例性能提升，加速整体计算性能。
通过将全面计算的设计原则应用于涵盖汽车、客户端、基础设施和物联网解决方案的整个IP组合，ARMv9的系统级技术将覆盖整个IP解决方案，并改善单个IP的性能。此外，ARM还在开发多项技术以提高频率、带宽、缓存，并降低内存延迟，从而最大化基于ARMv9的CPU性能。
下一个计算十年的愿景
ARM高级副总裁、首席架构师兼技术院士RichaRd GRisenthwAIte表示，“日益复杂的AI工作负载需求正在推动更安全和专用处理的发展，这将成为开拓新市场、抓住新机遇的关键。ARMv9将赋能开发者弥合软硬件之间的关键差距，构建和编程未来的可信计算平台，同时实现标准化，帮助我们的合作伙伴在更快的上市时间与成本控制之间取得平衡，并能够创造出独特的解决方案。&Rdquo;
