3月31日Arm宣布推出Armv9架构，以满足全球对功能日益强大的安全、人工智能（AI）和无处不在的专用处理的需求。Armv9立足于Armv8的成功基础，是这十年来最新的Arm架构。
Arm首席执行官Simon Segars表示，“在展望由AI定义的未来时，我们必须夯实先进的计算基础，以应对未来的独特挑战。Armv9就是我们给出的答案。在通用计算所具备的经济性、设计自由度和可及性的基础上，市场需要普适专用、安全而强大的处理能力，这将驱动下一个3,000亿个基于Arm架构的芯片发展，而Armv9就是这些芯片的技术先驱。”
基于Arm架构的芯片出货量在持续加速，过去五年基于Arm架构的设备出货量超过1,000亿。按照目前的速度，无论是在终端、数据网络还是云端，全球100% 的共享数据很快将会通过Arm技术进行处理。如此广泛的应用让Arm肩负更多的责任和使命，为此，Arm在Armv9中提供更多的安全性和性能，顺应AI、物联网和5G在全球范围内的强劲发展，加速每个产业应用从通用计算转向专用计算。
安全：计算的最大挑战
为了解决当今最大的技术挑战保护全球数据安全，Armv9架构路线图引入了Arm机密计算架构（Confidential Compute Architecture, CCA）。机密计算通过打造基于硬件的安全运行环境来执行计算，保护部分代码和数据，免于被存取或修改，甚至不受特权软件的影响。
Arm CCA将引入动态创建机密领域（Realms）的概念，机密领域面向所有应用，运行在独立于安全或非安全环境之外的环境中，以实现保护数据安全的目的。例如，在商业应用中，机密领域可以保护系统中商用机密数据和代码，无论它们正被使用、闲置或正在传输中。事实上，在最近一项针对企业高管的Pulse调查中，超过九成的受访者相信，机密计算可以帮助降低企业在安全方面投入的成本，如此一来，他们可以转而大量的投入工程创新。
微软Azure Edge和平台部门企业副总裁兼首席技术官Henry Sanders表示，“随着从边缘到云的用例越来越复杂，我们已经不能用一个放之四海而皆准的方案来解决所有用例。因此，异构计算正变得越来越普遍，这需要硬件和软件开发商之间加强协同。Arm与微软密切合作开发的Armv9机密计算功能就是硬件和软件之间协同的一个很好的范例。Arm处于独一无二的位置，可以在生态系统的核心加速异构计算，在驱动数十亿设备的计算架构上促进开放创新。”
无处不在的AI：呼唤专用、可扩展的解决方案
AI工作负载的普遍性和广泛性需要更多样化和专用的解决方案。据估计，到21世纪20年代中期，全球将有超过80亿台搭载AI语音辅助的设备[ Statista Research Department 发表于2021年1月22日]。且90% 或更多设备上的应用程序将包含AI元素以及基于AI的界面，如视觉或语音[ IDC FutureScape 概述了“数字霸权”将对企业转型和IT行业产生的影响。
为了满足这一需求，Arm与富士通合作开发了可伸缩矢量扩展（Scalable Vector Extension, SVE）技术，并驱动了世界上最快的超级计算机“富岳”。在此基础上，Arm为Armv9开发了SVE2，以便在更广泛的应用中实现增强的机器学习和数字信号处理能力。
SVE2增强了对在CPU上本地运行的5G系统、虚拟和增强现实以及ML工作负载的处理能力，例如图像处理和智能家居应用。在未来几年，Arm将进一步扩展其技术的AI能力，除了在其Mali GPU和Ethos NPU中持续进行AI创新外，还将大幅增强CPU内的矩阵乘法。
通过系统设计实现性能最大化
在过去的五年，Arm技术每年都以超过业界的速度提升CPU性能 。Arm在新一代架构Armv9上将保持这个速度，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的专用处理发展，每年两位数的CPU性能提升是不够的。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的系统级硬件和软件优化以及用例性能的提高，加速总体计算性能。
通过将全面计算的设计原则应用在包含汽车、客户端、基础设施和物联网解决方案的整个IP组合中，Armv9系统级技术将遍及整个IP解决方案，并改善个别IP。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，从而最大限度地提升基于Armv9的CPU性能。
Arm高级副总裁、首席架构师兼技术院士Richard Grisenthwaite表示，“更复杂的基于AI的工作负载需求，正在推动更安全和专用处理的发展，这将是打开新市尝抓住新机遇的关键。Armv9将赋能开发者通过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和成本控制之间取得平衡，同时能够创建自己独特的解决方案。”
