开源的胜利！RISC-V与AI今日全面「会师」

机器之心报道

编辑：泽南、Panda

RISC-V 正在成为 AI 原生计算架构。

DeepSeek 的爆火震撼 AI 行业后，也带动相关行业余震不断。其中，达摩院玄铁在春节期间宣布适配 DeepSeek-R1 系列蒸馏模型，引发半导体行业高度关注，新兴的开源指令集 RISC-V 在 AI 方向展现出强劲的动力。

而今天的玄铁 RISC-V 生态大会上传来消息，RISC-V 在高性能和 AI 方向上实现双重突破，玄铁首款服务器级 CPU C930 下月开启交付，其 AI 算力大幅提升，加快布局「高性能+AI」RISC-V 全链路。

开源算力架构 RISC-V，会是开源 AI 的最佳搭档吗？

AI 模型变革

催生算力架构创新

一位芯片行业资深人士介绍，DeepSeek 不仅震撼了 AI 圈，也震撼了芯片行业。因为凭借极致的深度优化，DeepSeek 大幅降低了大模型的训练和推理成本，算力、内存、互联原有平衡发生剧变，为算力架构的创新带来了重大的机会。

传统而言，AI 大模型需要较高的算力和内存要求，更适合部署在云上，而不是端侧。但 DeepSeek 的横空问世，打破了大模型的高算力的路径依赖，它不仅降低了训练成本，也显著降低了推理的要求，正帮助大模型从云走向端。

具体来说，DeepSeek 降低了大模型对计算资源的需求，让单机部署变得可能，能够更好地适配边缘和端侧的设备。AI 要深入千行百业，覆盖多样化的各种场景，也迫切需要从云上走向端侧，才能进一步满足数据安全、个性定制、私有化部署等多样化需求。

可以预见的是，由于 DeepSeek 技术的普及，AI 芯片的形态即将重构，从原本依赖云计算的大规模并行计算，到今天可以在边缘设备上独立运行的低功耗芯片，AI 芯片正在走向多样化和高效化。

这也引发众多业界人士思考，什么样的算力架构才最适合 AI？

并行计算的 GPU 也许不是唯一解，串行计算（通用计算）也能成为 AI 计算基础。业界实践表明，DeepSeek 对多种计算体系都有较好地支持，在 CPU 上不仅能快速部署，还有较好的推理效果，这让 CPU 重回牌桌。相比专用的 GPU，CPU 一大特点就是通用性强，调度简单，能够大幅降低算力需求并发挥同构计算的优势。

而在 CPU 中，最引人注意的是后起之秀RISC-V。

春节期间，达摩院在搭载 RISC-V 处理器玄铁 C920 的芯片上对 DeepSeek-R1 系列蒸馏模型进行适配，全程耗时仅 1 小时，体验快捷顺畅。这也意味着，DeepSeek 系列模型将能够顺利部署并流畅运行在全系列玄铁 CPU 平台及其他搭载 RISC-V 架构芯片的各类 AI 端侧设备上。

RISC-V 备受关注，一方面是因为其作为新兴的指令集架构，有别于 x86、arm 的封闭或付费授权，坚持走开源开放的路线，其开源精神与 AI 天然契合。因其开源开放，RISC-V 已吸引了全球 1000 家企业的参与，从硬件设计到软件工具链，生态系统迅速壮大。根据 RISC-V 国际基金会的数据，全球已经有超过 80 个不同的 RISC-V 芯片产品被推向市场。

另一方面是因为 RISC-V 的灵活性和可扩展性。RISC-V 允许开发者根据具体需求定制指令集。由于其指令集是模块化的，开发者可以根据不同的应用场景进行定制，这种灵活性是传统架构无法比拟的。

从技术上来说，RISC-V 也非常适合新型的 AI 计算，RISC-V 的向量扩展（V-extension）能够有效处理大规模并行运算，满足 AI 计算的高效性需求。RISC-V 的开放架构与硬件加速模块可以协同工作，提升 AI 任务的执行效率。通过与 AI 算法的深度结合，RISC-V 架构可以设计专用硬件加速单元，实现对特定 AI 模型的优化。

因此，不少芯片行业资深专家期待，RISC-V 能成为 AI 时代的原生计算架构。

今天，在阿里达摩院主办的第三届玄铁 RISC-V 生态大会上，这样的预期终于到了兑现的时候。

玄铁首款服务器级 CPU 即将交付

高性能与 AI「双剑合璧」

在大会上，中国工程院院士倪光南表示：「开源 RISC-V 不仅是一项技术创新，更是一场影响未来计算架构的全球化变革。」作为「生而开源」的芯片指令集架构，RISC-V 在本轮半导体产业周期里表现突出，从嵌入式系统加速挺进高性能等复杂场景，并为 AI 算力提供新选择。

在 RISC-V 国际基金会 2024 年批准的 25 项标准中，超过一半与高性能或 AI 相关。RISC-V 国际基金会理事会主席 Lu Dai 在大会现场表示，RISC-V 指令集最激动人心的进展之一是Matrix 扩展，将推动 RISC-V 成为 AI 领域令人敬畏的力量。

据预测，到 2030 年，RISC-V 的整体份额将达到 20%，在 AI 加速器中的占比有望突破 50%。

在大会上，达摩院玄铁拿出了新一代旗舰处理器、也是首款服务器级处理器C930。

C930 通用性能算力达到 SPECint2006 基准测试15/GHz。什么概念？倪光南院士指出，RISC-V 要真正进入高性能计算市场，RISC-V 以 SPECint 2006 软件测试，必须跑出超过 15 分的高性能标准。因此，C930 迈出了 RISC-V 里程碑式的一步。

此外，C930 搭载512 bits RVV1.0和8 TOPS Matrix双引擎，将通用高性能算力与 AI 算力原生结合，并开放 DSA 扩展接口以支持更多特性要求。

同时，达摩院披露了 C908X、R908A、XL200 等玄铁处理器家族新成员的研发计划，向 AI 加速、车载、高速互联等方向持续演进。具体而言，C908X 定位为玄铁首款 AI 专用处理器，支持 4096 bits 超长数据位宽 RVV1.0 矢量扩展；R908A 面向车规级芯片的高可靠需求；XL200 则将提供更大规模、更高性能的多簇一致性互联。

配合玄铁处理器的能力拓展，达摩院也基于 Linux、Android、RTOS 三套主流操作系统推出三套玄铁 SDK，将多年来积淀的玄铁软件能力全面整合，以更完整、便捷、稳定的方式向行业输出。其中，玄铁 Linux SDK 提供包括 Hypervisor 虚拟化、CoVE 安全框架、玄铁 AI 框架、高性能算子库在内的丰富子系统，助力 RISC-V 在高性能和 AI 场景的开发启航。

在发展高性能软硬件技术的同时，玄铁更牵引产业上下游合作伙伴协同创新，加快布局 RISC-V「高性能+AI」全链路生态。

阿里死磕

RISC-V 玄铁引领国际开源社区

对于不太熟悉玄铁的读者，这里简单介绍一下。

2018 年，阿里巴巴树立了主攻 RISC-V 方向的品牌：玄铁；一年之后，首款处理器「玄铁」C910一诞生便是性能最强的 RISC-V 处理器。自那以后，玄铁就一直是国际 RISC-V 生态的引领者，也是对国际开源社区贡献最大的中国机构之一，目前在基金会技术委员会及 10 余个技术小组担任主席或副主席职位，积极推动着 AI 方向标准化的建设。

自 2019 年以来，玄铁已经陆续推出了 13 款 RISC-V 处理器，覆盖了覆盖高性能、高能效、低功耗等不同场景，包括：

• C 系列（Computing）主要针对高端服务器、高端边缘计算和行业类、消费级 IPC；
• E 系列（Embedded）主要应用于高端 MPU 与各类 MCU；
• R 系列（Reliability& Realtime）面向高端 SSD、通信、高端工控、车载等场景；
• XT-Link则是 CPU 多簇互联 IP。

迄今，玄铁处理器出货量超过 40 亿颗，已成为国内 RISC-V 领域影响力和市场占有率最大的处理器产品系列之一。

玄铁在发展过程中，一边持续突破 RISC-V 的性能天花板，不断向更高性能进发，另一边积极拥抱 AI，致力于推动 RISC-V 成为 AI 原生算力架构。

在指令集架构技术层面，利用 RISC-V 架构优异的开放性和灵活性，玄铁很早定制了面向 AI 应用的指令集扩展。其提出的矩阵运算（Matrix）扩展扩展指令集、优化大模型核心算子 GEMM，可以加速 AI 推理及训练，提升端侧 AI 能效。

在处理器上，玄铁 C907 首次实现了 Matrix 扩展，较传统方案提速 15 倍。升级版 C920 支持 Vector 1.0 和 Vector Crypto 技术，GEMM 性能指标提升超 7 倍，Transformer 算子性能提升超 17 倍。而最新的旗舰处理器 C930 兼具 vector 和 matrix 双引擎，有望成为成为端侧 AI 大模型的好搭档。

在软件栈层面，玄铁打造了端到端的 RISC-V AI 全栈软硬件平台，向芯片厂家提供通用的、高效的 AI 算力基础设施，形成面向业务的流水线设计，真正了实现底层硬件设计到上层软件工具链的便捷深度优化。该平台已应用于云端视频转码卡、AI 边缘计算盒子、RISC-V 笔记本电脑等终端产品。

除了自身技术，达摩院 RISC-V 团队也一直在引入产业上下游伙伴的力量，完善 RISC-V 的「高性能+AI」生态版图。

去年大会上，RISC-V 开源笔记本电脑「如意 BOOK 甲辰版」惊喜亮相，实现大型商用软件的稳定、流畅运行。此次，中科院软件所进一步介绍「如意 BOOK 乙巳版」、智能机器人、AI PC 等 RISC-V 高性能应用。

其中基于 C920 的 AI PC 原型机已跑通了 Llama、Qwen、DeepSeek 等开源模型，支持 AI 个人助手、AI 编程、视觉识别等 AI 应用，可以说打通了从开源硬件架构到开源操作系统、再到开源 AI 模型的「开源 AI 全链路」，单位计算能耗还降低了 30%。

除此之外，玄铁还联合合作伙伴构建了 RISC-V 视频编解码方案、云桌面解决方案等等实用解决方案。为了支撑更多行业的应用，玄铁也把 RISC-V 算力布局到了一体机、工控 AI、机器人等领域。

倪光南院士表示，玄铁这种务实的投入和创新，正是 RISC-V 生态健康发展的重要驱动力。

开源的未来

DeepSeek 的成功是开源的成功，开源指令集架构 RISC-V 问世十几年来，已经走出了与封闭式的 x86 和授权模式的 ARM 不同的发展路径，让业界看到了通过更加简洁、更开放的方式进行架构创新的机遇，因此也在得到越来越多的认可。

它正在成为 AI 时代原生架构的最佳候选 —— 一方面 RISC-V 坚持开源开放，一直处于演进变化之中，能够跟上 AI 极速变化的步伐；另一方面，RISC-V 扩展性强，可以通过移植适配与原有架构生态兼容，也能作为原生架构支撑不断涌现的新场景。

正如中科院软件所 RISC-V 负责人郭松柳说的：「AI 软件栈仍在高速演进，RISC-V 作为三大主流指令集架构中最灵活、最开放的一个，无疑最为适合 AI 时代的技术创新节奏。」