对话人：
　　Arm终端事业部产品管理副总裁James McNiven
　　中国电子报总编辑胡春民
　　时   间：2024年5月30日
　　地   点：北京
　　生成式AI要求不能只盯着提升IP
　　胡春民：AI 的出现，特别是生成式 AI 的出现，给 Arm 的架构设计带来的挑战是什么？
　　James McNiven：生成式 AI 是一种全新的计算需求，我们所面临的挑战在于，要如何使其快速、高效地运行，同时确保其内存需求得到满足。比如大语言模型 (LLM) 会占用很多内存空间和内存带宽，这就需要计算系统具备更高的性能，且更加节能。因此，我们不仅专注于提升自己的 IP，也需要了解如何与其他 IP 以及内存技术协同工作，同时了解市场的需求，从系统层面思考如何提升计算表现。
　　在Armv9 推出之后，我们也逐步增加新的功能，做一些小幅迭代。比如，我们近期推出的可伸缩矩阵扩展 (Scalable Matrix Extension, SME) 就是一个例子，将有助于加速未来的 AI 工作负载。
　　胡春民：Arm正在从IP 提供商，转型为一个计算平台公司，这种转变发生的驱动因素是什么？
　　James McNiven：有几点原因，但根本上是由于AI应用的出现带来了计算系统复杂度的提升和更高的工作负载。这给我们的合作伙伴带来了很大的压力，因为在计算复杂度提升的同时，市场对计算芯片推向市场的速度要求并没有放缓，甚至还要求芯片设计厂商更快地推出新产品。这样的压力传导过来，就影响到我们与生态伙伴之间的合作模式。我们不仅着眼于提供性能更优的IP，以满足AI对计算复杂性的需求，更要协助我们生态伙伴应对产品上市进程的挑战。通过转型成为一家计算平台公司，我们能够确保我们提供的IP能支持计算平台高效运作，尤其是在异构计算时代，我们所提供的计算平台能够帮助合作伙伴实现快速交付，并满足新的性能要求。
　　胡春民：长期以来，Arm的设计风格更讲求通用性。在 AI 时代，客户的需求趋向个性化。Arm如何找到IP 的设计通用性和客户需求个性化之间的平衡点？
　　James McNiven：Arm持续进行架构创新。我们的CPU 指令集，除了提供通用的基础计算以外，也会适时为新的工作负载增加专用指令。例如，Armv9 架构中具备加速 AI 的专用功能，快速的矩阵乘法就是其中之一。我们将这些功能嵌入到CPU设计中，能确保其不仅在通用工作负载上表现良好，而且可以加速 AI 工作负载和其他新型用例。
　　胡春民：Arm产品已经布局在包括终端、边缘计算、云计算等诸多应用场景中。从IP设计的角度来说，要使AI赋能上述不同场景，在技术实现上有何相通之处？
　　James McNiven：我们正在使自己的架构适用于尽可能多的市场，这样可以帮助我们的软件生态系统成长。比如，随着自动驾驶功能在汽车上的应用，汽车系统对性能的要求越来越高，相较于手机而言，这种需求可能更接近于服务器。从终端的角度来讲，无论是手机、笔记本电脑还是数字电视中的一些技术，都可以复用到物联网等领域中。
　　多年来，我们一直致力于助力软件开发者，为他们提供适当的工具，用以构建和分析应用。我们持续投资开源软件，并开展面向开发者的培训活动，帮助他们更好地了解如何从我们的 GPU、CPU 的架构中获取更优异的性能。我们推出的Arm Kleidi软件库，目的就是帮助开发者充分利用 Arm CPU的性能，在 Arm 平台上编写出的AI 用例、框架和应用。如此一来，开发者可以专注于通过的 AI 成果、应用和工作负载来实现所需的功能。
　　中国市场正拉动企业全方位发力
　　胡春民：您对于中国市场持什么样的观点，关注到中国市场的哪些增长潜力？
　　James McNiven：中国市场规模庞大，对于 Arm 而言也非常重要。我们一直致力于为各个行业提供一流的产品，并帮助合作伙伴取得成功，因为正是他们打造了应用于市场的解决方案。中国的消费电子市场规模可观，汽车、物联网、机器人、网络基础设施等细分市场都蕴藏巨大机会。因此，中国市场也推动着我们全方位发力，助力合作伙伴把握机会、取得成功。不仅仅是芯片合作伙伴，我们也与 OEM 厂商以及软件合作伙伴紧密沟通，确保他们能从我们的产品和解决方案中获益。
　　胡春民：这几年 RISC-V 的发展很快，很多公司都在基于 RISC-V 开发新产品。现如今，基于RISC-V架构设计的产品陆续应用于物联网、汽车等领域。您如何看待RISC-V 当前的发展，它是否会成为Arm 的竞争对手，对此Arm有何应对策略？
　　James McNiven：我们专注于提升自己的技术，并使合作伙伴取得成功。无论是通过哪一种授权许可模式，我们都努力确保各类产品易于获取且能为合作伙伴提供所需的支持，帮助我们的合作伙伴加快产品上市进程。总而言之，把的解决方案推向市场是我们恒久不变的关键策略。
　　AI带动半导体计算需求激增
　　胡春民：您如何看待半导体行业的市场前景？
　　James McNiven：在 AI 兴起的时代，各个产业对半导体所提供的计算需求持续激增，这也是 Arm为关注的焦点。现阶段，我们有四大事业部——终端事业部、基础设施事业部、汽车事业部和物联网事业部。在终端市场，我们的合作伙伴面向手机领域的芯片出货量相对较大，在其他领域，如笔记本电脑，我们也看到了新的增长机会。汽车领域同样存在巨大的市场空间。尽管汽车出货量低于智能手机的出货量，但汽车中存在多种不同类型计算芯片，包括汽车中的高端算力芯片，这类产品不仅将带来出货量的增长，还将给我们带来业务模式上的创新增长潜力。
　　胡春民：近期微软推出了搭载 Arm 架构高通骁龙处理器的AI PC。Windows on Arm (WoA) 的尝试已经有很多年了，这次微软的发布对 Arm意味着什么？
　　James McNiven：今年会是 Windows on Arm (WoA) 生态建设的关键一年，蓬勃发展势头不仅给硬件合作伙伴带来机会，也给软件合作伙伴和整个PC生态系统带来新的增长潜力。今年，我们看到了越来越多新的 Arm 原生应用，很多重要的应用针对 Arm 架构进行了优化。
　　对于 Arm 而言，我们要考虑如何更好地支持整个生态系统，确保我们的合作伙伴取得成功。包括持续加大对开源生态的投入，帮助基础应用能更好地在 Arm 平台上运行。为了支持应用 Arm 原生开发，我们推出了面向 Windows 的 Arm 性能库，能够加速应用功能的实现，并确保应用在 Arm 平台上顺畅运行。
　　胡春民：未来三年到五年，有哪些市场机遇能够影响芯片 IP 的市场格局？Arm 未来有什么样的打算？
　　James McNiven：我认为明显的就是 AI。我能感受到，从Arm自身到芯片合作伙伴，再到软件合作伙伴，AI 影响着生态系统中的各个环节。AI性能的发挥需要更多的新型计算性能的支撑，这推动了内存和计算芯片的迭代。不仅如此，AI的创新速度相当快。去年推出的大语言模型 (LLM) 可能今年就已经更新换代。因此，在接下来的几年里，我们将看到各类电子产品在性能和效率方面的持续创新。
　　对Arm来说，我们需要提供新的计算性能与效率水平，并推动生态系统合作伙伴——从代工厂到软件开发商的各方共同协作。这会是未来几年的一大机遇和挑战，不仅影响移动设备和笔记本电脑，也将覆盖所有的电子产品市场。从可穿戴设备的 AI 助手到算力基础设施和服务器集群，AI 将深入影响着我们生态系统的方方面面。