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      Agentic AI時代,RISC-V如何突圍?玄鐵給出了答案

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      無論是OpenClaw的爆火,還是“千問搶奶茶”,都在預示著AI行業正在向Agent不斷發展。隨著Agent的革命漸深,算力與性能突破成為最大的問題。

      2026玄鐵生態大會,達摩院發布高性能RISC-V CPU玄鐵C950,為全球首款 SPECint2006 Base單核性能超70分的RISC-V處理器,為當前全球性能最強RISC-V CPU。此外,同時推出兩大RISC-V原生AI引擎,促進高性能通用算力與AI算力融合。

      這一產品背后有哪些細節值得關注,阿里達摩院對于當下AI行業有何研判,RISC-V當下發展究竟如何?負責人解答了EEWorld相關問題。

      RISC-V向AI Agent發展,挑戰重重

      “當前RISC-V產業正在從‘星火燎原’到‘攻堅破局’?!?達摩院首席科學家孟建熠表示,RISC-V已歷經十五年發展,走過了三個“五年計劃”:第一個五年完成了從學術研究到產業應用的初步轉變,第二個五年大量IP標準相繼發布,第三個五年持續推進初步產業化。

      展望未來五年,根據SHD專家的預測,到2031年,全球將有370億臺設備采用RISC-V架構,這些設備所創造的市場價值將達到3000億美元。這未來五年會是怎樣的一個年代?是從AI邁向Agentic AI的時代。

      “在AI時代,我們曾探討如何利用RISC-V實現加速,而在Agentic AI時代,我們需要賦予AI更強大的能力?!泵辖诜治?,當前,諸多任務處理正重新回歸CPU,CPU架構與GPU架構正呈現出不斷融合的發展態勢。

      這意味著,我們既需要更高算力的CPU、更大容量的內存、更優質的I/O,也需要GPU在CPU的協同下實現更高效率。因此,從系統層面出發,需要協同創新、開放共享且具備良好生態的架構,以支撐未來Agentic AI所帶來的全新格局。

      RISC-V要在Agentic AI時代真正脫穎而出,還需打贏兩場關鍵戰役:第一,通用計算能力;第二,AI能力。

      在通用計算的高性能領域,技術要求極為嚴苛。x86架構以更高主頻為特點,單位性能相對較低,SPECint 2017評分約為2分以上;Arm架構主頻略低,但單位性能相對更高, SPECint 2017評分需達到2.5分以上,方能真正躋身高性能計算領域。與此同時,AI帶來的挑戰同樣巨大,涵蓋技術、產品以及生態等多個層面,RISC-V所面臨的考驗不容小覷。

      玄鐵交出的答案,C950和C925

      在生態大會上,玄鐵面相AI Agent應用發布了兩款產品——C950、C925。

      首先是高性能旗艦產品C950,這是首款單核SPECint2006 Base評分超過70分的產品,也是當前全球性能最優的RISC-V CPU。這一成果得益于在微架構與軟硬件協同創新方面的持續投入,產品開發周期歷時兩年。其微架構采用8指令譯碼、16級流水線,亂序窗口超過1000條,在5nm工藝下主頻達到3.2GHz,單位性能達22/GHz,SPECint 2006 Base性能相較上一代玄鐵C920提升超過三倍。

      玄鐵C950也是面向Agentic AI優化的處理器。它支持RAV23.1標準,并集成了COVE安全功能。安全沙箱要求在低CAS場景下實現快速運行,其單位SPECint 2017達2.6/GHz,在電子標準院通用CPU Bench測試中達到0.8/GHz以上。面向AI應用,其訪存帶寬能力相較上一代產品提升超過四倍。

      在上述技術特性的加持下,C950與目前業界領先的CPU產品處于同一梯隊,并能夠進一步發揮RISC-V定制化優勢,在特定場景下實現30%的性能提升。因此,這是一款兼具通用計算與定制化計算能力的產品。





      在此基礎上,阿里達摩院還發布了一款針對去年發布的玄鐵C930提升能效的產品——玄鐵C925。C925同樣支持RAV23.1,SPECint 2006達12/GHz,能效相較C930提升11%,面積縮減34%。



      至今,玄鐵在高端計算領域,坐擁了C950、C930、C925三款產品,三款產品分別對應高性能、綜合平衡與極致能效三類定位:C950主要適用云計算,高性能AI計算等高性能計算場景;C930主要適用于服務器、具身智能,智能駕駛等高性能計算場景;C925主要適用于智能終端,工業控制,消費電子等領域。



      兩款AI加速引擎,助力RISC-V原生支持跑大模型

      對于RISC-V來說,加速器也至關重要。此次,阿里達摩院發布了RISC-V架構上擴展的兩款AI加速引擎:Vector引擎與Matrix引擎。

      相較傳統NPU,這兩款引擎的顯著差異在于與CPU實現統一尋址。統一尋址意味著在實際使用過程中無需進行內存拷貝,從而大幅提升計算效率。

      Vector引擎支持4096位寬向量,矩陣計算方面,單核最高可提供8Tops算力,并支持多種數據類型,包括FP8、FP4等15種新型數據類型。這充分體現了RISC-V作為后來者,在適配新標準方面的敏捷優勢。



      此外,兩款AI加速器引擎支持194種主流算子,涵蓋當前大模型所需的全部21種算子。在不同矩陣規模、不同算法算子的數據類型下,均能保持高度一致性,實際算力可達理論算力的90%,這是一項十分難得且意義重大的成果。

      在此基礎上,阿里達摩院將C950與Matrix、Vector引擎相結合,實現了單芯片運行千億大模型的能力。測試數據顯示,在千問30B模型上可達80 tokens/s,在千問235B模型上可達34 tokens/s,在DeepSeek 671B滿血版模型上可達18 tokens/s。這一推理表現堪稱卓越,也是RISC-V首次原生支持滿血大模型的成功案例。



      針對可擴展性,推出平臺型產品Flex

      “可擴展性是RISC-V的重要優勢。過去一年,我們分析了35家客戶提出的38項改動,其中50%是客戶結合自身應用場景進行的定制與優化?!泵辖诒硎荆瑸榇耍裉焱酵瞥雒嫦騌ISC-V擴展的平臺型產品Flex,該平臺可為客戶提供從模型到擴展再到工具鏈的一整套體系。

      以往的服務大多僅提供定制化指令,但在當前優化架構下,僅靠指令已無法滿足需求,還需涵蓋存儲、新型編程模型等多方面支持。Flex正是為此而生,使用戶能夠在標準化玄鐵統一生態的基礎上,擴展出契合自身行業Know-how的新架構。

      以存儲與多媒體場景為例,通過定制化指令,相較標準化RVV(向量擴展指令)實現了超過4倍的性能提升,這些能力將在云計算場景中展現出更強的競爭力。針對上述兩項技術,達摩院玄鐵與中興通訊持續合作,將這些擴展技術反向貢獻至基金會,推動其成為標準,有望未來為客戶帶來差異化價值。

      軟件方面,也已就位

      軟件對于AI Agent也至關重要。孟建熠表示,當前RISC-V生態的關注點,已從移植Linux、安卓等操作系統,轉向應用適配與優化階段?;A軟件已基本完備,但應用軟件才是真正服務終端用戶、支撐Agentic AI落地的關鍵所在。因此,阿里達摩院已正式進入應用軟件優化階段。

      尤其是與中科院軟件所在如意社區的合作成果顯著。在RISC-V原生操作系統方面,雙方在Linux內核、AI軟件棧以及Java等應用優化上共同發力,通過軟硬件協同,性能較原來提升20%,未來計劃再提升50%。值得一提的是,玄鐵已成為軟件所如意社區的最大貢獻者,在Patch方面的貢獻占比超過25%。

      在產業生態方面,達摩院玄鐵聯合全球數十家伙伴研發適配RISC-V的AI軟件棧、FuSa編譯器、Trace工具、Flash編程工具、CPU和芯片建模工具,計算庫性能相對開源提升30%以上,推理性能相對開源版本提升40%。

      此外,達摩院牽頭組建的“無劍聯盟”在海爾家電體系落地,為新的商業范式打樣。今年,今年,無劍聯盟又迎來國芯科技、Canonical、千問、天翼云、SGS等新成員,將在 SoC定制化服務、操作系統生態、AI模型與硬件結合、云計算應用落地、測試認證等領域開展合作,推動RISC-V向下游場景滲透。

      標準化之后,發揮可擴展性優勢

      提及RISC-V,很多人第一反應都是生態碎片化問題。RISC-V作為新興架構,標準是其發展基石。然而,標準化是否意味著RISC-V的發展應止步于此?孟建熠認為,RISC-V的上限應在于充分發揮其可擴展性,通過可擴展能力面向具體場景打造差異化競爭力。因此,RISC-V架構的生命力,恰恰在于如何實現標準化與定制化的辯證統一。

      “我們從2019年起便開始在產品中應用RISC-V,這幾年來,深切感受到RISC-V生態發展極為迅速?!比究萍籍a品研發中心總經理黃少銳坦言,最初與阿里達摩院合作時,產品和軟件開發過程頗為艱難,RISC-V生態尚不成熟。

      而如今,全志在大量產品中已將RISC-V用作主控,軟件生態已發生顯著變化。無論是內核、中間件,還是上層配套及AI部署,都已趨于完善,基本達到了唾手可得的程度。企業在RISC-V基礎功能方面已做好充分準備,新產品開發所需的軟件也相對成熟。

      從RISC-V終端應用來看,黃少銳認為有兩個方向潛力巨大:一是在機器人等產品中,采用端側通用CPU搭配輕量級AI,未來RISC-V大有可為;二是雖然目前產品對通用算力的需求尚處于較低水平,但正在逐步提升。例如,隨著大模型應用的部署,原先三核、四核的產品已難以滿足需求,四核、八核產品正成為新的主流。這類場景對通用算力的需求不斷增長,也將在未來成為RISC-V大規模落地的重要方向。

      全志為什么選擇玄鐵?黃少銳表示,原因是玄鐵長期持續投入,軟件、工具鏈及生態完善,同時產品矩陣與全志產品線匹配。通過雙方的合作,全志獲得了可快速響應的定制化需求,解決場景痛點,提升產品競爭力。

      “過去南芯做的多是模擬類的單一電源管理芯片,而現在我們做的電源供電芯片非常復雜,如果沒有達摩院提供的開源生態內核支持,我們很難完成這項工作,或者需要耗費很長時間,才能從純粹的電源公司轉型為具備數字化能力的復雜芯片設計公司。”南芯科技資源開發副總裁姜濤表示,與過去相比,如今無論是終端還是服務器,算力都在不斷提升,對電源管理的要求也越來越高。

      南芯為什么選擇玄鐵,姜濤表示,RISC-V是彎道超車機會,達摩院投入大、是行業頭部企業,而且兩家企業地理相近。通過雙方的合作,南芯拓展到了頭部客戶,出貨量提升,產品成本具競爭力,模塊化優勢適配靈活需求。

      不可否認的是,當下RISC-V仍有發展空間。孟建熠表示,RISC-V發展的核心卡點是時間,從標準到 IP、芯片,再到規?;涞?,周期較長,需更多年出貨近億顆RISC-V 芯片的企業,積累足夠群眾基礎。

      而把目光再放回現在,今年是推理大年,模型向Agentic AI演進,CPU架構需重新設計。玄鐵C950正是為此時代而生的新型CPU。

      來源:電子工程世界(EEWorld) 作者:付斌

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