RISC-V在AI與高性能計算領域正加速發力,憑借其開源、可擴展、低功耗等特性,逐步從嵌入式設備向數據中心、AI推理等高端場景拓展,并已取得一系列技術突破與生態進展。
在ICCAD2025采訪中,阿里巴巴達摩院商務拓展負責人李玨表示,近年來,RISC-V架構快速滲透,構建起覆蓋嵌入式、物聯網、智能終端的成熟生態,市場驗證成效顯著。然而,隨著AI算力需求爆發式增長,行業目光正轉向更核心的命題:RISC-V能否突破性能瓶頸,在高性能AI計算領域實現規模化應用,成為與x86、ARM并立的第三極?
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圖:達摩院商務拓展負責人李玨
RISC-V高性能破局之路
RISC-V指令集架構具備顯著的模塊化特性,同時支持靈活擴展與深度定制。這種獨特優勢使其在應對大模型AI的多樣化需求時展現出卓越的延展能力,能夠無縫覆蓋從云端數據中心到邊緣計算節點,再到終端設備的全場景AI應用需求。
具體而言,通過Vector擴展指令集,單核即可實現高達1T的算力輸出;而Matrix擴展指令集更可提供2-8T的算力規模,并支持通過單核、多核乃至眾核架構的靈活組合,滿足不同層級的彈性算力需求。
阿里巴巴達摩院資深技術專家李春強稱,得益于其可定制化特性,芯片廠商能夠基于自身AI芯片的特定需求,針對性地擴展專屬AI指令集,從而在AI算力領域實現最優能效比。總體來看,RISC-V通過其可擴展機制,不僅在終端側AI應用中表現突出,更在云端超高性能AI場景中展現出強大的應用潛力。
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圖:達摩院資深技術專家李春強
李春強先生強調,在高性能標準規范建設方面,RISC-V正持續推進并不斷完善。指令集架構層面,去年RVA23規范標準已正式定版。處理器層面,中斷處理、調試接口、Trace追蹤等核心標準也已相繼確立。整機平臺層面,服務器SoC芯片設計標準與固件開發標準均已逐步完善,初步構建起系統化的標準體系。
在AI領域,國際基金會正協同推進AME、Matrix等高性能AI標準制定工作,為RISC-V在高性能計算領域的發展奠定更堅實的技術基礎,同時為其指令集接口的標準化演進提供有力支撐。
玄鐵團隊堪稱國內RISC-V處理器研發領域的先驅者。2018年,玄鐵團隊投身于RISC-V處理器的研發工作,2019年成功推出902、910兩款RISC-V處理器以來,經過持續深耕,現已形成三大成熟系列、近20款處理器IP的豐富產品線。
作為技術迭代與產品演進的集大成者,玄鐵C930處理器IP基于910、920的技術積淀,專為服務器領域打造。集成80余項強制與非強制標準擴展指令,并配備Vector、Matrix計算引擎。其中,Vector引擎相比標量指令性能提升30倍,Matrix引擎則在Vector基礎上再提升10倍以上,使C930在DeepSeek、千問等AI大模型計算中表現卓越,真正實現了通用算力與AI算力的深度融合。
積極布局AI與高性能計算
在當前的RISC-V陣營中,AI與高性能計算已成為各方聚焦的核心領域。李玨先生表示,作為RISC-V國際基金會的董事成員及多個技術小組的牽頭單位,達摩院觀察到,目前超過60%的RISC-V國際基金會標準議案均與高性能和AI技術相關,其中Matrix矩陣計算領域的競爭尤為激烈。參與Matrix標準角逐的,既有達摩院、高通、Sifive等國際科技巨頭,也有國內多家具備重要影響力的企業。
李玨先生稱,RISC-V在AI架構領域展現出獨特的適應性,這源于其“后發優勢”。相較于Arm和X86等成熟架構,RISC-V未被既有技術路徑束縛,能夠更靈活地響應AI算子與大模型算子的演進趨勢。例如,在AI云化需求方面,阿里云、移動云、天翼云等應用廠商對技術標準提出了具體要求,這些需求被直接融入RISC-V的指令集與架構設計中,進而推動國際標準的迭代。這種“需求驅動標準”的模式,使得RISC-V在AI領域形成了差異化的競爭力。
李玨先生預測,RISC-V生態的成熟度將在明年迎來關鍵驗證。屆時,大量對標Arm N2或X3級別的高性能服務器芯片將集中落地,這些產品的實際表現將決定RISC-V能否在高性能計算與AI領域樹立標桿。只有通過實際場景的檢驗,RISC-V才能真正證明其跨領域應用的可行性,并推動全球計算架構格局的重塑。
在高性能服務器與AI領域,標準化與生態統一性是打破技術碎片化的核心路徑。這一進程無法由單一廠商主導,而需依托國際標準與國內標準的協同推進。
玄鐵在此領域扮演著標準引領者的角色。其核心優勢在于,用戶采用玄鐵內核后,上層軟件與生態系統的移植效率顯著優于競爭對手,這一差異化能力構成了玄鐵的技術壁壘。
在功能安全領域,玄鐵延續了其技術前瞻性。玄鐵早已布局功能安全IP,在車用等領域已經有一批芯片客戶使用玄鐵內核落地, 。如今,首款滿足ISO 26262產品認證的R908A產品正推進認證流程,預計將于明年“玄鐵RISC-V生態大會”正式發布。
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