PyPy 解释器开始支持 AArch64 架构

大家好，小编今天给大家说说PYPY，什么是PYPY?它是用Python自身实现的解

释器。针对CPython的缺点进行了各方面的改良，性能得到很大的提升。最重要的一点就是Pypy集成了JIT。但是，Pypy无法支持官方的C/Python API，导致无法使用例如Numpy，Scipy等重要的第三方库。这也是现在Pypy没有被广泛使用的原因吧。而PyPy与CPython的不同在于，别的一些python实现如CPython是使用解释执行的方式，这样的实现方式在性能上是很凄惨的。而PyPy使用了JIT(即时编译)技术，在性能上得到了提升。
PyPy 官方宣布支撑 AArch64 架构，它将 PyPy 的高功用 JIT 带入 AArch64 平台，也便是 64 位 ARM。现在 PyPy 一共支撑 6 种架构，分别是 x86（32 和 64 位）、ARM（32 和 64 位）、PPC64 与s390x。

PyPy 解释器开始支持 AArch64 架构图1

PyPy 是一个兼容性强壮的Python 解释器，几乎是 CPython 2.7 与 3.6 的直接替代品。由于其集成的JIT 编译器，速度很快，为了展示新 PyPy 的功用，此次官方布告中也进行了一次速度测验，如上图所示，在一组基准测验中比较了 PyPy 与 CPython 的功用，同时对比x86_64 架构上 PyPy 的成果。

图中显现了 AArch64（hg id 2417f925ce94）上与 CPython（2.7.15）比较 PyPy 的速度进步，以及 x86_64 Linux 笔记本电脑上最新版本 PyPy 7.1.1 和 CPython 2.7.16 比较的速度。成果显现在大多数基准测验中，AArch64 上完成的加快与 x86_64 笔记本电脑上完成的加快效果适当。AArch64 上的 PyPy 比较CPython 有0.6x 到 44.9x 的加快，x86_64 上是 0.6x 到 58.9x。

需要注意的是，这儿显现的成果是在 AWS 的 Graviton A1 机器上测量的，Graviton A1 是虚拟机，因而不适合进行基准测验。此外，此基准套件并不能够反映平均水平。

下面的图片比较了在 AArch64 与 x86_64 上完成的加快差距，也便是调查 PyPy 在 AArch64 上功用比较 x86_64 进步多少，它能够粗略地了解新移植版本 PyPy 的能力。

PyPy 解释器开始支持 AArch64 架构图2

有三种成果：运转速度差不多、运转速度进步 2 倍，以及速度为 x86_64 的 0.5 倍。

官方表明该版本还有许多改善的空间，AArch64 带有很多的 CPU 寄存器，PyPy 后端是用 x86（32 位变体）编写的，它的寄存器数量十分少。官方以为能够在机器码方面进行改善，这可能对 AArch64 的影响大于对 x86_64 的影响。此外 AArch64 后端还有许多缺少的功用，这些功用现在使用昂贵的函数调用完成，而不是内联原生指令，能够进行改善。