开源的RISC-V已成为中国业界最受欢迎的芯片架构。
8月23日,2023 RISC-V中国峰会在北京召开。作为新兴架构的RISC-V,由于其开源、精简、模块化的优势,RISC-V发展蓬勃。
(资料图)
去年年底,RISC-V国际基金会宣布,市场上已经有超过100亿颗RISC-V内核,有相关预测到2025年,RISC-V内核数将增至800亿颗。中国更是RISC-V发展的沃土。
在2023 RISC-V中国峰会上,平头哥全面展示了其玄铁高性能RISC-V软硬全栈技术,并发布首个自研RISC-V AI平台,通过软硬件深度协同,较经典方案提升超8成性能,支持运行170余个主流AI模型,推动RISC-V进入高性能AI应用时代。
面对生成式人工智能发展浪潮,RISC-V芯片架构开始角逐高算力领域。平头哥半导体生态副总裁杨静表示,RISC-V已经走进一个高性能应用的新阶段,指的是主频在2GHz以上的高性能,当前亟需突破两重关:
一是,高性能的软件生态配套。丰富应用要跑在RISC-V硬件上,需要一个非常厚的软件栈的支撑,只有把软件的能力补齐,RISC-V才能真正支持高性能应用。
二是,任何一个新架构都需要找准自己的优势,与一个超级应用协同爆发。比如ARM当年的爆发在于手机市场的发展,而现在AI或许是RISC-V的新机遇。RISC-V具有灵活和可拓展性,可以加入DSA、加速计算,现在RISC-V已经有Vector、 Matrix以及AI相关的部署工具能很好支持AI应用。杨静说到:“如果今天能够把RISC-V的能力充分应用在AI的领域,通过CPU配合这些扩展,把能力结合起来,那么RISC-V就一定能在AI领域大有可为。”
对于RISC-V相较于ARM架构在高性能领域的优势,赛昉科技董事长兼CEO徐滔说到:“RISC-V与ARM不一样的地方在于它是模块化、有扩展的。”他对比了ARM和RISC-V的区别,ARM指令集有1600多条,为各种应用做了大量优化,带来的结果是比较庞大指令集。RISC-V是大道至简,一开始有50条指令实现,但是50条指令在很多情况下是不够的,所以它又出现很多扩展。
“RISC-V继续发展,实际上指令集数量也会增多,达到和ARM相同的数量,甚至是超过ARM。但RISC-V的模块化可以让客户使用时,不需要把所有的扩展都用起来,未来一定会有扩展支持RISC-V在高性能方面的发展。”徐滔肯定的说到。
近年来,RISC-V产业化落地不断突破,对于推动产业化落地过程的经验和体会,奕斯伟计算高级副总裁、首席技术官何宁说到:“要推动RISC-V的产业化落地,核心在于产品。”他表示,RISC-V是一种计算架构,以内核的形态存在,但是内核一定是依据产品的存在而存在的。产品落地了,自然RISC-V的计算架构也跟着落地了。
这个过程中有三点体会:一是内核能力要强。从内核到产业化落地,在同一个公司中的周期非常短。因为路径很短,产品直接提出一要求,内核团队可以马上调整以适配需求,这种适配能给产品带来很强的竞争力,有利于产品的落地。
二是产品本身要在行业中有影响力。一个行业的头部产品,它的落地和示范效应,一定强于已经杀成一片红海的产品。行业里面的首发产品,具有一定的示范效应,反过来能够带动RISC-V架构落地。
三是要实现生态的规模化推广,其应用的产品数量一定要多。奕斯伟计算的产品本身比较丰富,他们的原则是:凡是能采用RISC-V架构的都采用。这样每年不是一颗、两颗,而是很多颗同时产业化落地,采用RISC-V架构的比例越来越高,这种规模化效应一定是非常强的。
目前来看,RISC-V在发展的过程中也存在一些难题。在车载领域方面,芯来科技市场战略副总裁李珏表示:“以前车载领域要么是ARM架构,要么是欧洲芯片的私有架构,中国企业开发车载芯片国内没有统一标准。如果满足标准,需要在车规标准下打造芯片和系统,国内芯片公司在IP层面选择面就很少。如果能够出现基于RISC-V开放架构的车规级IP,其实能很大地拓宽应用领域的范畴。”
上一轮引爆RISC-V的市场无疑是物联网,对于数据中心、汽车、PC等领域,哪一个领域能成为RISC-V下一轮爆发点?奕斯伟计算高级副总裁、首席技术官何宁及算能科技产品总监陆吉年都一致认为是数据中心。
何宁说到:“PC和移动端的应用数量非常多,APP数量达到百万级,几乎不太可能和所有应用软件的所有者做移植。相反,在高性能计算方向,尤其是数据中心领域是有可能的。”他解释到,私有云在中国越来越普遍的情况下,面向某个行业的应用,对于软件的所有权、数量等方面可控度比开放软件强很多。这种情况下进行软件的移植和适配,加上开源社区的贡献,反而可能更容易比PC、移动端更快落地。
算能科技产品总监陆吉年分析了RISC-V在IoT蓬勃发展的原因。“IoT的丰富发展是来自于RISC-V在设计的时指令集是模块化的,而模块化应对碎片化的市场,可以通过1+1、1+2、1+3来解决问题,这是一个最优解。做MCU、CPU,需要各种各样的工具链,要维护各种各样的操作系统。RISC-V提供了一个统一的环境,帮助解决这些问题。”
他进一步说到:“我选择相信数据中心,因为GPGPU太贵了。经过了30年的发展,这三十年中我们任何技术都在迭代,降低成本、提高性能,但是现在还是很贵。业内就在想,这个方向是对的吗?是不是有一些Vector跟TPU结合的场景?这在我们看来可能是最大的机会”。
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