RISC-V+AI是大方向，国产芯片进展如何？

电子发烧友网报道（文/吴子鹏）截至2023年，RISC-V在主流应用中占比约30%，在主流市场年增长率超过40%，几乎用10年时间完成了Arm架构30年的历程。后续RISC-V架构该怎么走？产业界几乎都认为，AI是RISC-V芯片后续发展的重要方向之一。

 
此前，AI芯片新创公司Tenstorrent推出了高性能AI芯片Wormhole n150，这款基于RISC-V架构的高性能芯片引起了广泛的关注，主频虽然只有1GHz，但运行功率高达160W，可提供262 FP8 TFLOPS算力。另外，Tenstorrent还在板级融合了两颗Wormhole n150，打造了Wormhole n300 PCIe加速卡，算力可达466 FP8 TFLOPS，板载24 GB GDDR6，传输速率为576 GB/s。
 
在发展方向上，全球对于RISC-V+AI的认同是较为一致的，因此近一段时间以来，国内基于RISC-V架构的AI芯片也取得了积极的进展。在四届滴水湖中国RISC-V产业论坛上，今年推介的10款国产RSIC-V芯片里，有多款芯片是和AI相关的，且都有各自的特色。
 

双DIE互联的奕斯伟EIC7702X

刚刚提到了Tenstorrent基于两颗Wormhole n150打造了PCIe加速卡Wormhole n300，奕斯伟EIC7702X则是全球首款搭载64位RISC-V乱序执行CPU及自研高性能NPU的双DIE互联AI SoC。
 
EIC7702X将64位RISC-V多性能CPU与自研NPU结合，可提供39.9TOPS的AI计算性能，且支持FP16精度。EIC7702X搭载的GPU可提供高性能3D图形处理能力，丰富的接口资源包括USB 3.0/2.0、以太网RGMII、PCIE 3.0、I2C、HDMI等。另外，奕斯伟EIC7702X具有高安全性，硬件加密引擎支持TEE、TRNG、RSA4096、ECDSA、AES、DES、HMAC、SM4、CRC32等算法。
 
北京奕斯伟计算技术股份有限公司智能计算事业部交付中心长路向峰表示，EIC7702X支持全栈浮点计算，具有丰富的外围扩展接口，功能非常强大，能够满足AI PC和云计算环境中复杂的计算需求。
 

全球首款8核64位RISC-V AI CPU

在四届滴水湖中国RISC-V产业论坛上，进迭时空获得推荐的是该公司打造的全球首款8核64位RISC-V AI CPU——SpacemiT K1。
 
进迭时空SpacemiT Key Stone™ K1基于SpacemiTX60™Core智算核打造，这颗智算核是一款双发按序的多核多簇RISC-VRVA22处理器核，搭载256bitRISC-VVector1.0向量扩展及SpacemiTIME（IntegratedMatrix Extensions）智算扩展技术，专为边缘泛AI应用进行了优化设计。SpacemiTX60™Core有着强大的AI算力与 DSP能力，能够有效满足现代边缘计算设备对性能与功耗的双重需求，尤其适合对芯片的AI算力以及多媒体处理算力要求高的场景，适合应用在智能机器人、边缘智能计算、智能计算网关等场景。
 
基于SpacemiTX60™Core，SpacemiT Key Stone™ K1提供50KDMIPS CPU算力和2.0TOPSAI算力，单核CPU算力領先ARMA55 30%以上；全球首款支持RVA22 Profile、支持256bit RVV1.0标准的RISC-VCPU，提供2倍于Neon的SIMD并行处理算力。
 
进迭时空（杭州）科技有限公司品牌营销与公众关系总监段佳惠表示，SpacemiT Key Stone™ K1芯片的应用场景包括SBC、NAS、笔记本电脑、智能机器人、工业控制、边缘计算等。
 
除了SpacemiTX60™Core智算核，进迭时空还打造了一颗SpacemiTX100™高性能核，是一款4发射乱序的多核多簇RISC-VRVA23处理器核，面向服务器等高性能场景进行了全面优化，有着完整的高性能场景解决方案，适合应用在云计算CPU、云计算DPU、云端AI推理芯片主控、自动驾驶等场景。
 

RISC-V+AI后续怎么走？

当然，要想实现RISC-V+AI更好地落地，光有芯片还不够，生态也很重要。北京大学讲席教授、RISC-V国际基金会人工智能与机器学习专委会主席谢涛表示，RISC-V+AI走“全开放”的道路，全世界一起来建生态。在基于RISC-V构建AI算力方向上会有两种主要模式：Integrated 模式（紧耦合）和Attached 模式（松耦合）。其中，Integrated 模式以 CPU主干为骨架，集成在CPU内部，共享 PC（program counter）、寄存器堆等流水线单元，只是在执行单元部分增加了矩阵或向量单元；Attached 模式外挂在 CPU上的，会有自己独立的流水线、寄存器堆、缓存等，属于“协处理器”，它可以接收来自一个或多个CPU的指令，异步地执行不同CPU提交过来的任务。
 
同时，谢涛指出，RISC-V国际基金会推标准是自底向上的，我们共同追求目标。推标准不是目的、是手段，推成标准之后各大国际开源主流社区，就自然地支持这项标准并更新迭代、自己维护。和英伟达CUDA生态不同，RISC-V不是一个排他的思路。比如，也有一些国际公司很看好Triton生态，为它壮大生态，在大烟囱下面做成了小烟囱，包括英伟达也是积极地支持Triton生态，大家合力将开源的Triton生态做大。
 
达摩院（上海）科技有限公司研发总监梁中书认为，硬件层面AI的算力必然会走向端用化，目前的支持当然还是在“核内”，是紧耦合的，RISC-V+相关AI加速器则是松耦合的。
 

结语

目前，国内外相关企业在基于RISC-V的AI芯片方面态度积极，进展也非常快。和我们原来预想的不同，产业界对于用通用RISC-V MCU替代通用ARM MCU的兴趣有限，特殊功能的RISC-V MCU取得了一定的成长。后续，RISC-V+AI将成为产业新的重点，在产业成长的过程中，不仅要有芯片，构建配套生态也是非常关键的。