RISC-V在AI与高性能计算领域正加速发力,凭借其开源、可扩展、低功耗等特性,逐步从嵌入式设备向数据中心、AI推理等高端场景拓展,并已取得一系列技术突破与生态进展。
在ICCAD2025采访中,阿里巴巴达摩院商务拓展负责人李珏表示,近年来,RISC-V架构快速渗透,构建起覆盖嵌入式、物联网、智能终端的成熟生态,市场验证成效显著。然而,随着AI算力需求爆发式增长,行业目光正转向更核心的命题:RISC-V能否突破性能瓶颈,在高性能AI计算领域实现规模化应用,成为与x86、ARM并立的第三极?
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图:达摩院商务拓展负责人李珏
RISC-V高性能破局之路
RISC-V指令集架构具备显著的模块化特性,同时支持灵活扩展与深度定制。这种独特优势使其在应对大模型AI的多样化需求时展现出卓越的延展能力,能够无缝覆盖从云端数据中心到边缘计算节点,再到终端设备的全场景AI应用需求。
具体而言,通过Vector扩展指令集,单核即可实现高达1T的算力输出;而Matrix扩展指令集更可提供2-8T的算力规模,并支持通过单核、多核乃至众核架构的灵活组合,满足不同层级的弹性算力需求。
阿里巴巴达摩院资深技术专家李春强称,得益于其可定制化特性,芯片厂商能够基于自身AI芯片的特定需求,针对性地扩展专属AI指令集,从而在AI算力领域实现最优能效比。总体来看,RISC-V通过其可扩展机制,不仅在终端侧AI应用中表现突出,更在云端超高性能AI场景中展现出强大的应用潜力。
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图:达摩院资深技术专家李春强
李春强先生强调,在高性能标准规范建设方面,RISC-V正持续推进并不断完善。指令集架构层面,去年RVA23规范标准已正式定版。处理器层面,中断处理、调试接口、Trace追踪等核心标准也已相继确立。整机平台层面,服务器SoC芯片设计标准与固件开发标准均已逐步完善,初步构建起系统化的标准体系。
在AI领域,国际基金会正协同推进AME、Matrix等高性能AI标准制定工作,为RISC-V在高性能计算领域的发展奠定更坚实的技术基础,同时为其指令集接口的标准化演进提供有力支撑。
玄铁团队堪称国内RISC-V处理器研发领域的先驱者。2018年,玄铁团队投身于RISC-V处理器的研发工作,2019年成功推出902、910两款RISC-V处理器以来,经过持续深耕,现已形成三大成熟系列、近20款处理器IP的丰富产品线。
作为技术迭代与产品演进的集大成者,玄铁C930处理器IP基于910、920的技术积淀,专为服务器领域打造。集成80余项强制与非强制标准扩展指令,并配备Vector、Matrix计算引擎。其中,Vector引擎相比标量指令性能提升30倍,Matrix引擎则在Vector基础上再提升10倍以上,使C930在DeepSeek、千问等AI大模型计算中表现卓越,真正实现了通用算力与AI算力的深度融合。
积极布局AI与高性能计算
在当前的RISC-V阵营中,AI与高性能计算已成为各方聚焦的核心领域。李珏先生表示,作为RISC-V国际基金会的董事成员及多个技术小组的牵头单位,达摩院观察到,目前超过60%的RISC-V国际基金会标准议案均与高性能和AI技术相关,其中Matrix矩阵计算领域的竞争尤为激烈。参与Matrix标准角逐的,既有达摩院、高通、Sifive等国际科技巨头,也有国内多家具备重要影响力的企业。
李珏先生称,RISC-V在AI架构领域展现出独特的适应性,这源于其“后发优势”。相较于Arm和X86等成熟架构,RISC-V未被既有技术路径束缚,能够更灵活地响应AI算子与大模型算子的演进趋势。例如,在AI云化需求方面,阿里云、移动云、天翼云等应用厂商对技术标准提出了具体要求,这些需求被直接融入RISC-V的指令集与架构设计中,进而推动国际标准的迭代。这种“需求驱动标准”的模式,使得RISC-V在AI领域形成了差异化的竞争力。
李珏先生预测,RISC-V生态的成熟度将在明年迎来关键验证。届时,大量对标Arm N2或X3级别的高性能服务器芯片将集中落地,这些产品的实际表现将决定RISC-V能否在高性能计算与AI领域树立标杆。只有通过实际场景的检验,RISC-V才能真正证明其跨领域应用的可行性,并推动全球计算架构格局的重塑。
在高性能服务器与AI领域,标准化与生态统一性是打破技术碎片化的核心路径。这一进程无法由单一厂商主导,而需依托国际标准与国内标准的协同推进。
玄铁在此领域扮演着标准引领者的角色。其核心优势在于,用户采用玄铁内核后,上层软件与生态系统的移植效率显著优于竞争对手,这一差异化能力构成了玄铁的技术壁垒。
在功能安全领域,玄铁延续了其技术前瞻性。玄铁早已布局功能安全IP,在车用等领域已经有一批芯片客户使用玄铁内核落地, 。如今,首款满足ISO 26262产品认证的R908A产品正推进认证流程,预计将于明年“玄铁RISC-V生态大会”正式发布。
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