Python替代實作PyPy JIT現支援64位元ARM裝置

PyPy官方宣布其JIT編譯器開始正式支援64位元ARM（AArch64），現在PyPy支援的架構種類越來越豐富，在x86架構支援32和64位元，而ARM上也完整支援了32和64位元，還有PPC64和s390x總共6種架構。

PyPy是標準Python實作CPython的替代實作，相較於CPython的直譯器，PyPy則採用JIT編譯器，因此在大部分的情況下，PyPy執行效率比CPython還要好上許多，PyPy官方提到，一直以來他們為現有平臺提供良好的Python程式執行效能，他們比較了AArch64、x86_64與CPython的效能表現。

官方使用比較了PyPy AArch64與CPython 2.7.15版本效能差異，以及AArch64  x86_64和CPython 2.7.16在Linux筆電上的效能差異比較，在大多數基準測試中，AArch64的加速表現，與他們在x86_64筆電上獲得的加速程度相當，和CPython相比，PyPy在AArch64上的速度提升幅度在0.6到44.9倍之間，而x86_64的的加速區間則是在0.6和58.9倍間。

官方也單獨比較了PyPy AArch64以及x86_64之間的差異，兩者的速度差異可以分為，兩者執行速度差不多、AArch64執行速度為x86_64的2倍，還有AArch64執行速度是x86_64的0.5倍共三類。官方提到造成效能差異的原因，主要來自於架構的差異。

這個基準測試是在AWS上的Graviton A1機器上進行實驗，官方表示，由於Graviton A1是虛擬機器，實際上並不適合基準測試，主要問題在於，雖然虛擬CPU與真實CPU是一對一，但是從外部無法清楚知道跨虛擬CPU共享快取的方式。

而且官方發現，Graviton A1虛擬機器的分支預測器似乎有所改進，CPython本身程式執行的速度就快很多，因此雖然在舊版ARM開發板上PyPy比CPython快不少，但在Graviton A1虛擬機器測試的結果，差異就沒這麼大了。

官方認為，這樣的結果也顯示，PyPy還有許多改進的可能性，尤其是在AArch64平臺，因為AArch64架構帶有大量的CPU暫存器，而由於PyPy的後端是用x86的想法開發，而x86的CPU暫存器數量很少，在未來他們會改進PyPy以符合更現代的硬體架構，另外，AArch64的後端還缺少許多功能，這些功能部分暫時以計算成本高昂的函式呼叫實作，未來會以內聯原生指令改進。