4月29日，在“創(chuàng)芯·生生不息——進迭時空2024年度產(chǎn)品發(fā)布會”上，進迭時空創(chuàng)始人、CEO陳志堅博士發(fā)布了全球首顆 8核 RISC-V AI CPU——SpacemiT Key Stone? K1（簡稱K1），用一項項實測數(shù)據(jù)證明：在滿足AI算法模型快速迭代和部署方面，同等微架構(gòu)的RISC-V芯片至少領(lǐng)先ARM芯片1.5代。

陳志堅在發(fā)布會上介紹，現(xiàn)有的主流AI算法部署通常使用抽象描述的多框架算法模型，落地應(yīng)用至具體的芯片平臺，依托CPU、GPU、NPU等相關(guān)載體。在目前的邊緣和端側(cè)計算生態(tài)中，由于各家芯片公司缺少基于CPU核定制AI算力的能力或者授權(quán)，而且NPU相較于傳統(tǒng)CPU有一定的功耗優(yōu)勢，使得在實際落地場景中，NPU的使用率很高。但是NPU有其致命的缺點，各家NPU都擁有獨特的軟件棧，其生態(tài)相對封閉，缺乏與其他平臺的互操作性，導(dǎo)致資源難以共享和整合。對于用戶而言，NPU內(nèi)部機制不透明，使得基于NPU的二次開發(fā)，如部署私有的創(chuàng)新算子，往往需要牽涉到芯片廠商，IP廠商和軟件棧維護方，研發(fā)難度較大。

著眼于這些實際的需求和問題，進迭時空推出的K1芯片在設(shè)計和生態(tài)上采取了開放策略。以通用CPU為基礎(chǔ)，結(jié)合少量DSA定制（符合RISC-V IME擴展框架）和大量微架構(gòu)創(chuàng)新，以通用CPU的包容性最大程度的復(fù)用開源生態(tài)的成果，在兼容開源生態(tài)的前提下，提供TOPS級別的AI算力，加速邊緣AI應(yīng)用。這意味著K1芯片可以避免低質(zhì)量的重復(fù)開發(fā)，并充分利用開源資源的豐富性和靈活性，以較小的投入快速部署。


RISC-V如何適用于AI應(yīng)用？

進入2023年，AI讓芯片的算力得到無與倫比的表現(xiàn)。隨著AI算法對硬件算力的渴求到達前所未有的高度，傳統(tǒng)的芯片架構(gòu)正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。因此，實施專用架構(gòu)、針對AI算法進行特定優(yōu)化的芯片設(shè)計，已成為滿足高算力需求的新趨勢。


指令集簡單便于擴展、成本低

ARM與X86，作為老牌指令集，它們內(nèi)部歷史遺留指令太多，后續(xù)工程師很難再對現(xiàn)有指令進行更新或添加。很多讀者或許下載過ARM官方的文檔介紹，幾千頁讀下來，熟練掌握尚且困難，推陳出新更是難辦。多指令模式更為ARM架構(gòu)設(shè)計增添了復(fù)雜性。因此，在指令集的擴展方面，更富活力的RISC-V天然具有極大優(yōu)勢，畢竟開源、精簡是RISC-V的一大特長。

與此同時，開源也帶來了另一個重要的好處，那就是降低了RISC-V的技術(shù)門檻和成本。任何人都可以獲取RISC-V的源代碼，根據(jù)自己的需求進行定制和優(yōu)化，而無需支付高額的授權(quán)費用。


契合邊緣AI

RISC-V并不是適合所有的AI模型。很明顯，在AI大模型方面，由于其需要的極高算力與超高的相關(guān)資源消耗，讓幾乎所有RISC指令集望而卻步。以ChatGPT這類大模型為例，據(jù)OpenAI測算，ChatGPT訓(xùn)練階段總算力消耗約為3640 PF-days（約1PFLOP/s效率跑3640天），GPT-3訓(xùn)練成本預(yù)計能達到500萬美元/次。邊緣AI無法承載大模型對算力的高需求，瞄準單一領(lǐng)域、對算力要求相對低的小模型AI則可以施展拳腳，RISC-V的機會就來了。尤其是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，RISC-V已經(jīng)展現(xiàn)出了優(yōu)勢。


與AI算法相匹配

從算法角度來說，更高自由度的RISC-V指令集恰好與需要更快速迭代與高算力的AI算法相匹配。眾所周知，RISC-V具有高度的可擴展性和模塊化特點，這也意味著設(shè)計者可以根據(jù)具體的應(yīng)用需求進行裁剪和定制，因此可以更好地適應(yīng)不同的AI算法，包括深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。


大廠的押注與布局

在技術(shù)創(chuàng)新和市場需求的雙輪驅(qū)動下，RISC-V發(fā)展?jié)摿ΡM顯。在此趨勢下，各大芯片巨頭紛紛投身其中，共同探索RISC-V的廣闊前景，以期在未來的競爭中占據(jù)有利地位。這其中包括蘋果、英特爾、高通、瑞薩、英飛凌、恩智浦、博世等。

究其原因，各大芯片廠商之所以紛紛押注RISC-V領(lǐng)域，背后究竟隱藏著怎樣的考量與布局？

對于任何一個芯片大廠而言，在ISA的選擇上都是相當(dāng)謹慎的。ISA不僅決定了芯片開發(fā)的難易程度，也決定了與之綁定的軟件和開發(fā)生態(tài)，甚至可能會影響到市場面臨的競爭。

當(dāng)前，移動芯片市場的性能之爭愈演愈烈，不論高通、英偉達，還是三星、蘋果，實際上它們都是基于Arm架構(gòu)開發(fā)的，都屬于Arm聯(lián)盟的成員之一。目前為止，Arm已經(jīng)占據(jù)了智能手機芯片領(lǐng)域95%以上的市場份額，包括平板電腦等。

過于依賴軟銀集團旗下Arm公司的技術(shù)可能會給自身帶來一些風(fēng)險，2022年底Arm就曾因知識產(chǎn)權(quán)問題起訴過高通。

此外，Arm技術(shù)不僅在智能手機中無處不在，當(dāng)下正迅速擴展到大型設(shè)備、數(shù)據(jù)中心和汽車用途。

汽車業(yè)務(wù)也是高通的核心業(yè)務(wù)之一，尤其是智能座艙系統(tǒng)。如今包括英特爾在內(nèi)的其它大型半導(dǎo)體芯片制造商也表示，他們未來將支持RISC-V芯片的開發(fā)。這可能會給高通帶來更多動力。在2022的RISC-V全球峰會上，高通高管宣布，早在2019年發(fā)布的驍龍865 SoC中，高通就已經(jīng)將RISC-V用到了微控制器的設(shè)計中，并已經(jīng)出貨了上億個RISC-V核心。

瑞薩作為MCU大廠之一，尤其是在汽車領(lǐng)域，經(jīng)過多年的積累與開發(fā)，旗下已經(jīng)有了多條MCU產(chǎn)品線。在32位MCU上，有基于自研CISC內(nèi)核的RX系列，也有基于Arm Cortex-M架構(gòu)的RA系列。即便如此，瑞薩還是決心開拓第三條產(chǎn)品線，而這條產(chǎn)品線正是基于RISC-V架構(gòu)。

英特爾對推進RISC-V也頗有興趣，2022年英特爾大力扶植RISC-V——以Premier（高級會員）的身份，加入了RISC-V International基金會。與此同時，它還設(shè)立了10億美元 （約合人民幣64億）的IFS基金，用于扶持初創(chuàng)和成熟企業(yè)進行代工生態(tài)的創(chuàng)新，其中很大一部分用于RISC-V。

IFS 計劃提供一系列經(jīng)過驗證的 RISC-V IP 內(nèi)核，并針對不同的細分市場進行了性能優(yōu)化，確保 RISC-V 在 IFS 芯片上跨所有類型的內(nèi)核（從嵌入式到高性能）運行最佳。同時將提供三種類型的 RISC-V 產(chǎn)品：基于 IFS 技術(shù)制造的合作伙伴產(chǎn)品；RISC-V 內(nèi)核被許可為差異化 IP；利用先進的封裝和高速芯片間接口，提供基于 RISC-V 的小芯片構(gòu)建塊。

其實，英特爾在很早之前就在RISC-V路線上有所動作，2021年英特爾就推出了基于RISC-V架構(gòu)的Nios V處理器。在此之前，英特爾還欲花費20億美元收購RISC-V芯片設(shè)計公司SiFive，但最終并沒有成功，不過這也讓大眾看到了英特爾面對 RISC-V 的心態(tài)。

RISC-V CEO Calista Redmond 表示：“RISC-V 的開放合作已經(jīng)引發(fā)了半導(dǎo)體行業(yè)的深刻轉(zhuǎn)變，這種合作伙伴關(guān)系將加速開放計算的創(chuàng)新?！?/span>

英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長宋繼強表示，英特爾中國研究院專門把RISC-V這個開放開源的指令集列入研究領(lǐng)域，是因為中國在這一領(lǐng)域的影響力比較明顯，在RISC-V國際基金會高級會員里，接近一半是中國企業(yè)或者學(xué)校。另外，中國還有政府方面的引導(dǎo)，想讓RISC-V成為未來自主創(chuàng)新的重點。因此，中國未來在RISC-V發(fā)展上一定會走的很好。


前景與弱勢并存 RISC-V發(fā)展順應(yīng)市場

去年，RVI在談到RISC-V內(nèi)核的增長方面時引用了一項研究，該報告預(yù)測到2025年RISC-V內(nèi)核的銷量將達到600億個，而另一項研究則預(yù)測RISC-V的復(fù)合年增長率（CAGR）到2027年將達到35%。在這樣一個成熟的行業(yè)中，35%的復(fù)合年增長率是非常激進和快速的，但越來越多的公司正在尋求設(shè)計自己的芯片，這有助于推動RISC-V的增長。

但RISC-V并非毫無缺點。因其輕量型的指令集，RISC-V的適用場景包括低端智能手機、個人電腦、游戲機和服務(wù)器等領(lǐng)域。此外，僅僅基于RISC-V芯片的研發(fā)還不足以說明它的成功。對于從未進入這兩個市場的RISC-V CPU來說，即便是突破了硬件上的高性能門檻限制、達到了產(chǎn)品對于處理器性能的要求，但是還有很多軟件生態(tài)方面的難題需要解決。RISC-V缺生態(tài)系統(tǒng)，但RVI不對此做任何定義，生態(tài)系統(tǒng)的搭建全由使用者發(fā)揮?；蛟S，唯有RISC-V CPU的大規(guī)模量產(chǎn)，開發(fā)者隨處可得，RISC-V生態(tài)才將爆發(fā)