開源的勝利！RISC-V與AI今日全面「會師」
机器之心發表於2025-02-28
DeepSeek 的爆火震撼 AI 行業後，也帶動相關行業餘震不斷。其中，達摩院玄鐵在春節期間宣佈適配 DeepSeek-R1 系列蒸餾模型，引發半導體行業高度關注，新興的開源指令集 RISC-V 在 AI 方向展現出強勁的動力。而今天的玄鐵 RISC-V 生態大會上傳來訊息，RISC-V 在高效能和 AI 方向上實現雙重突破，玄鐵首款伺服器級 CPU C930 下月開啟交付，其 AI 算力大幅提升，加快佈局「高效能+AI」RISC-V 全鏈路。開源算力架構 RISC-V，會是開源 AI 的最佳搭檔嗎？一位晶片行業資深人士介紹，DeepSeek 不僅震撼了 AI 圈，也震撼了晶片行業。因為憑藉極致的深度最佳化，DeepSeek 大幅降低了大模型的訓練和推理成本，算力、記憶體、互聯原有平衡發生劇變，為算力架構的創新帶來了重大的機會。傳統而言，AI 大模型需要較高的算力和記憶體要求，更適合部署在雲上，而不是端側。但 DeepSeek 的橫空問世，打破了大模型的高算力的路徑依賴，它不僅降低了訓練成本，也顯著降低了推理的要求，正幫助大模型從雲走向端。具體來說，DeepSeek 降低了大模型對計算資源的需求，讓單機部署變得可能，能夠更好地適配邊緣和端側的裝置。AI 要深入千行百業，覆蓋多樣化的各種場景，也迫切需要從雲上走向端側，才能進一步滿足資料安全、個性定製、私有化部署等多樣化需求。可以預見的是，由於 DeepSeek 技術的普及，AI 晶片的形態即將重構，從原本依賴雲端計算的大規模平行計算，到今天可以在邊緣裝置上獨立執行的低功耗晶片，AI 晶片正在走向多樣化和高效化。這也引發眾多業界人士思考，什麼樣的算力架構才最適合 AI？平行計算的 GPU 也許不是唯一解，序列計算（通用計算）也能成為 AI 計算基礎。業界實踐表明，DeepSeek 對多種計算體系都有較好地支援，在 CPU 上不僅能快速部署，還有較好的推理效果，這讓 CPU 重回牌桌。相比專用的 GPU，CPU 一大特點就是通用性強，排程簡單，能夠大幅降低算力需求併發揮同構計算的優勢。而在 CPU 中，最引人注意的是後起之秀 RISC-V。春節期間，達摩院在搭載 RISC-V 處理器玄鐵 C920 的晶片上對 DeepSeek-R1 系列蒸餾模型進行適配，全程耗時僅 1 小時，體驗快捷順暢。這也意味著，DeepSeek 系列模型將能夠順利部署並流暢執行在全系列玄鐵 CPU 平臺及其他搭載 RISC-V 架構晶片的各類 AI 端側裝置上。RISC-V 備受關注，一方面是因為其作為新興的指令集架構，有別於 x86、arm 的封閉或付費授權，堅持走開源開放的路線，其開源精神與 AI 天然契合。因其開源開放，RISC-V 已吸引了全球 1000 家企業的參與，從硬體設計到軟體工具鏈，生態系統迅速壯大。根據 RISC-V 國際基金會的資料，全球已經有超過 80 個不同的 RISC-V 晶片產品被推向市場。另一方面是因為 RISC-V 的靈活性和可擴充套件性。RISC-V 允許開發者根據具體需求定製指令集。由於其指令集是模組化的，開發者可以根據不同的應用場景進行定製，這種靈活性是傳統架構無法比擬的。從技術上來說，RISC-V 也非常適合新型的 AI 計算，RISC-V 的向量擴充套件（V-extension）能夠有效處理大規模並行運算，滿足 AI 計算的高效性需求。RISC-V 的開放架構與硬體加速模組可以協同工作，提升 AI 任務的執行效率。透過與 AI 演算法的深度結合，RISC-V 架構可以設計專用硬體加速單元，實現對特定 AI 模型的最佳化。因此，不少晶片行業資深專家期待，RISC-V 能成為 AI 時代的原生計算架構。今天，在阿里達摩院主辦的第三屆玄鐵 RISC-V 生態大會上，這樣的預期終於到了兌現的時候。玄鐵首款伺服器級 CPU 即將交付
高效能與 AI「雙劍合璧」在大會上，中國工程院院士倪光南表示：「開源 RISC-V 不僅是一項技術創新，更是一場影響未來計算架構的全球化變革。」作為「生而開源」的晶片指令集架構，RISC-V 在本輪半導體產業週期裡表現突出，從嵌入式系統加速挺進高效能等複雜場景，併為 AI 算力提供新選擇。在 RISC-V 國際基金會 2024 年批准的 25 項標準中，超過一半與高效能或 AI 相關。RISC-V 國際基金會理事會主席 Lu Dai 在大會現場表示，RISC-V 指令集最激動人心的進展之一是 Matrix 擴充套件，將推動 RISC-V 成為 AI 領域令人敬畏的力量。據預測，到 2030 年，RISC-V 的整體份額將達到 20%，在 AI 加速器中的佔比有望突破 50%。在大會上，達摩院玄鐵拿出了新一代旗艦處理器、也是首款伺服器級處理器 C930。C930 通用效能算力達到 SPECint2006 基準測試 15/GHz。什麼概念？倪光南院士指出，RISC-V 要真正進入高效能運算市場，RISC-V 以 SPECint 2006 軟體測試，必須跑出超過 15 分的高效能標準。因此，C930 邁出了 RISC-V 里程碑式的一步。此外，C930 搭載 512 bits RVV1.0 和 8 TOPS Matrix 雙引擎，將通用高效能算力與 AI 算力原生結合，並開放 DSA 擴充套件介面以支援更多特性要求。同時，達摩院披露了 C908X、R908A、XL200 等玄鐵處理器家族新成員的研發計劃，向 AI 加速、車載、高速互聯等方向持續演進。具體而言，C908X 定位為玄鐵首款 AI 專用處理器，支援 4096 bits 超長資料位寬 RVV1.0 向量擴充套件；R908A 面向車規級晶片的高可靠需求；XL200 則將提供更大規模、更高效能的多簇一致性互聯。配合玄鐵處理器的能力擴充，達摩院也基於 Linux、Android、RTOS 三套主流作業系統推出三套玄鐵 SDK，將多年來積澱的玄鐵軟體能力全面整合，以更完整、便捷、穩定的方式向行業輸出。其中，玄鐵 Linux SDK 提供包括 Hypervisor 虛擬化、CoVE 安全框架、玄鐵 AI 框架、高效能運算元庫在內的豐富子系統，助力 RISC-V 在高效能和 AI 場景的開發啟航。在發展高效能軟硬體技術的同時，玄鐵更牽引產業上下游合作伙伴協同創新，加快佈局 RISC-V「高效能+AI」全鏈路生態。2018 年，阿里巴巴樹立了主攻 RISC-V 方向的品牌：玄鐵；一年之後，首款處理器「玄鐵」C910 一誕生便是效能最強的 RISC-V 處理器。自那以後，玄鐵就一直是國際 RISC-V 生態的引領者，也是對國際開源社群貢獻最大的中國機構之一，目前在基金會技術委員會及 10 餘個技術小組擔任主席或副主席職位，積極推動著 AI 方向標準化的建設。自 2019 年以來，玄鐵已經陸續推出了 13 款 RISC-V 處理器，覆蓋了覆蓋高效能、高能效、低功耗等不同場景，包括：- C 系列（Computing）主要針對高階伺服器、高階邊緣計算和行業類、消費級 IPC；
- E 系列（Embedded）主要應用於高階 MPU 與各類 MCU；
- R 系列（Reliability& Realtime）面向高階 SSD、通訊、高階工控、車載等場景；
迄今，玄鐵處理器出貨量超過 40 億顆，已成為國內 RISC-V 領域影響力和市場佔有率最大的處理器產品系列之一。玄鐵在發展過程中，一邊持續突破 RISC-V 的效能天花板，不斷向更高效能進發，另一邊積極擁抱 AI，致力於推動 RISC-V 成為 AI 原生算力架構。在指令集架構技術層面，利用 RISC-V 架構優異的開放性和靈活性，玄鐵很早定製了面向 AI 應用的指令集擴充套件。其提出的矩陣運算（Matrix）擴充套件擴充套件指令集、最佳化大模型核心運算元 GEMM，可以加速 AI 推理及訓練，提升端側 AI 能效。在處理器上，玄鐵 C907 首次實現了 Matrix 擴充套件，較傳統方案提速 15 倍。升級版 C920 支援 Vector 1.0 和 Vector Crypto 技術，GEMM 效能指標提升超 7 倍，Transformer 運算元效能提升超 17 倍。而最新的旗艦處理器 C930 兼具 vector 和 matrix 雙引擎，有望成為成為端側 AI 大模型的好搭檔。在軟體棧層面，玄鐵打造了端到端的 RISC-V AI 全棧軟硬體平臺，向晶片廠家提供通用的、高效的 AI 算力基礎設施，形成面向業務的流水線設計，真正了實現底層硬體設計到上層軟體工具鏈的便捷深度最佳化。該平臺已應用於雲端影片轉碼卡、AI 邊緣計算盒子、RISC-V 膝上型電腦等終端產品。除了自身技術，達摩院 RISC-V 團隊也一直在引入產業上下游夥伴的力量，完善 RISC-V 的「高效能+AI」生態版圖。去年大會上，RISC-V 開源膝上型電腦「如意 BOOK 甲辰版」驚喜亮相，實現大型商用軟體的穩定、流暢執行。此次，中科院軟體所進一步介紹「如意 BOOK 乙巳版」、智慧機器人、AI PC 等 RISC-V 高效能應用。其中基於 C920 的 AI PC 原型機已跑通了 Llama、Qwen、DeepSeek 等開源模型，支援 AI 個人助手、AI 程式設計、視覺識別等 AI 應用，可以說打通了從開源硬體架構到開源作業系統、再到開源 AI 模型的「開源 AI 全鏈路」，單位計算能耗還降低了 30%。除此之外，玄鐵還聯合合作伙伴構建了 RISC-V 影片編解碼方案、雲桌面解決方案等等實用解決方案。為了支撐更多行業的應用，玄鐵也把 RISC-V 算力佈局到了一體機、工控 AI、機器人等領域。倪光南院士表示，玄鐵這種務實的投入和創新，正是 RISC-V 生態健康發展的重要驅動力。DeepSeek 的成功是開源的成功，開源指令集架構 RISC-V 問世十幾年來，已經走出了與封閉式的 x86 和授權模式的 ARM 不同的發展路徑，讓業界看到了透過更加簡潔、更開放的方式進行架構創新的機遇，因此也在得到越來越多的認可。它正在成為 AI 時代原生架構的最佳候選 —— 一方面 RISC-V 堅持開源開放，一直處於演進變化之中，能夠跟上 AI 極速變化的步伐；另一方面，RISC-V 擴充套件性強，可以透過移植適配與原有架構生態相容，也能作為原生架構支撐不斷湧現的新場景。正如中科院軟體所 RISC-V 負責人郭松柳說的：「AI 軟體棧仍在高速演進，RISC-V 作為三大主流指令集架構中最靈活、最開放的一個，無疑最為適合 AI 時代的技術創新節奏。」 
