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“和幾年前完全不一樣了。”2025玄鐵RISC-V生態(tài)大會上,一位開發(fā)者對記者表示,“RISC-V的天花板變高了”。
2月28日,達摩院宣布玄鐵最高性能處理器C930即將在3月開啟交付,C930通用算力性能達到SPECint2006基準測試15/GHz,面向服務器級高性能應用場景。此外,C930搭載512 bits RVV1.0和8 TOPS Matrix雙引擎,將通用高性能算力與AI算力原生結(jié)合,并開放DSA擴展接口以支持更多特性要求。大會現(xiàn)場,許多開發(fā)者、技術(shù)愛好者、生態(tài)伙伴以及投資人都對這個消息討論不斷,這意味著,RISC-V架構(gòu)開始邁入高性能計算領(lǐng)域了。
大會從早到晚的演講、圓桌中,DeepSeek、AI頻繁出現(xiàn)在各種話題的討論中,DeepSeek的成功也將更多對開源的樂觀與信心帶到了芯片行業(yè)。AI會不會叩響處理器架構(gòu)革命的閘門?作為X86、ARM架構(gòu)的追趕者,后發(fā)的RISC-V正在期待AI給芯片行業(yè)畫下一條新的起跑線。
“慢慢接近”
“我們希望2025年成為RISC-V高性能計算真正落地的一年。”中科院軟件所RISC-V行業(yè)生態(tài)負責人郭松柳在大會上介紹了基于玄鐵C920處理器的“如意BOOK乙巳版”和AIPC概念機。其中,基于玄鐵C920處理器的AIPC概念機已經(jīng)跑通Llama、Qwen、DeepSeek等開源模型,打通從開源硬件架構(gòu)到開源操作系統(tǒng)、再到開源AI模型的“開源AI全鏈路”。
會后,郭松柳在接受第一財經(jīng)記者專訪時表示,C930是他非常期待的一款產(chǎn)品,主要是C930處理器通用算力性能達到 SPECint2006 基準測試15分/GHz,表明其在通用算力性能方面表現(xiàn)出色。“它是一款達到了較強計算性能主流水準的通用CPU。”他介紹,從C910到C920,核內(nèi)AI算力提升達到了380%,他也期待C930 AI算力有大幅提升。
過去幾年,郭松柳見證了RISC-V處理器的不斷升級。他表示,在如意BOOK甲辰版(搭載玄鐵C910處理器)研發(fā)階段,團隊對它的定位是一個入門級桌面產(chǎn)品。而C920已經(jīng)是高性能通用IP核,如意BOOK乙巳版向主流桌面產(chǎn)品又邁進了一步。在C930的性能升級后,他認為,參考目前市面上廣泛應用的ARM架構(gòu)4大4小的8核配置,C930的8核芯片有望達到桌面和移動端主流設(shè)備的性能水平。
“如今的RISC-V架構(gòu)會給X86、ARM帶來多大的威脅?”一位在場的開發(fā)者對記者表示,談替代為時尚早,RISC-V近年來的突破超出他的預料,但性能、生態(tài)層面,在X86、ARM面前,RISC-V更多是“慢慢接近”。
作為后起之秀,RISC-V仍然要面臨生態(tài)落后的挑戰(zhàn)。目前RISC-V生態(tài)系統(tǒng)的成熟度仍落后于X86和ARM,在工具鏈、編譯器、調(diào)試工具、庫和社區(qū)支持等各個環(huán)節(jié)有待加強豐富。有從業(yè)者提到,RISC-V架構(gòu)下各個廠商和企業(yè)所做的芯片、系統(tǒng)雖然有統(tǒng)一的規(guī)范和標準,但各家拓展指令和芯片的時限還是有很多的不同,仍需要向一個主線去收斂,節(jié)省大家的軟件和系統(tǒng)研發(fā)成本。
“比起現(xiàn)在的商業(yè)價值,RISC-V被我們看重的是成長性。”一位投資人同樣出現(xiàn)在大會現(xiàn)場,他告訴記者,他投資的一家芯片領(lǐng)域企業(yè)也對RISC-V架構(gòu)有投入,關(guān)注行業(yè)動向的同時他也在思考臺上的RISC-V生態(tài)合作伙伴能不能為被投企業(yè)賦能,能不能在RISC-V找到一些有前景的新標的。“我們主要關(guān)注的是AI領(lǐng)域,相比X86和ARM,相信RISC-V可能未來在AI領(lǐng)域會大放異彩,包括在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。”他表示。
對開發(fā)者、生態(tài)伙伴等來說,RISC-V的功耗優(yōu)勢、高效集成和綜合性價比可能成為其優(yōu)勢。郭松柳介紹,RISC-V主控CPU已可支持多種智算加速卡,配合一個五、六千元的算力卡,能勝任運行DeepSeek - 7b 和 DeepSeek - 14b等大模型。RISC-V 架構(gòu)的 8 核量產(chǎn)芯片價格大約在千元級別,若配合智算加速卡,便能夠在端側(cè)運行一定規(guī)模的大模型,進而成為多個行業(yè)場景中的生產(chǎn)力工具。相較當前市面主流售價1.5 萬元至 2 萬元以上的AIPC產(chǎn)品,可實現(xiàn)更高性價比。在他看來,未來RISC-V高性能計算的真正落地,一方面是產(chǎn)品設(shè)計要進一步挖掘和發(fā)揮RISC-V靈活、可擴展、低功耗等特點,另一方面,也要遵循市場規(guī)律,讓產(chǎn)業(yè)鏈上的各層面的參與者有合理的回報。
“當然IP還有不斷迭代的空間,但智能時代的計算路徑會縮短,實現(xiàn)周期比傳統(tǒng)計算模式下 APP 的大幅縮短。”郭松柳認為,在智能算力、AI助手等快速發(fā)展下,未來APP會更少、更簡潔,這意味著RISC-V的生態(tài)繁榮會加速實現(xiàn)。
大模型下的新戰(zhàn)場
“DeepSeek時刻”正在激起CPU領(lǐng)域的水花不斷。
阿里巴巴達摩院資深技術(shù)專家李春強談到,DeepSeek的創(chuàng)新也在給達摩院帶來啟發(fā)。他談到,DeepSeek的創(chuàng)新通過類似于MOE的技術(shù),把激活參數(shù)比大幅下降,使得在同等效果的大模型下,算力明顯下降。這樣下降使得在做芯片的維度上,會看到整個芯片設(shè)計、包括計算的能力、存儲容量,以及芯片之間互聯(lián)的通信或者存儲帶寬等之間會有一個新的平衡點。這個新的平衡點對于RISC-V來說可能是一個非常好的機會。比如DeepSeek通過MOE很多算力不需要在算力卡上去做,可以在CPU去做了,對RISC-V和CPU來說就是機會。
“原來大模型基本上scaling law下去之后,我們其實芯片在工藝上、算力上是不太跟得上的,沒有機會的。現(xiàn)在大模型算力下降20倍,很多芯片都有機會夠得著。”知合計算CEO孟建熠補充。另一方面,他認為,RISC-V的生態(tài)是從下往上走的,玄鐵今天不管是Vector還是Matrix形成的算力體系以及它的生態(tài)都有機會讓所有的芯片具備大模型的能力,這也意味著,在適配大模型的過程中,RISC-V也能解決整個大的生態(tài)問題。
如果ARM架構(gòu)因iPhone實現(xiàn)了飛躍一般,業(yè)界也在熱議,AI能否成為RISC-V的“iPhone時刻”。
一方面,AI領(lǐng)域的開源創(chuàng)新成果讓RISC-V的開源、開放、可拓展更受行業(yè)重視。一位行業(yè)人士對記者表示,在使用ARM架構(gòu)時,用它的大核可能就得用它的GPU,而它的GPU并不開源,開發(fā)者或企業(yè)想自己去適配不一定能完成,也沒必要去跟廠商打太深的交道,研發(fā)門檻就會被拉高。作為完全開源的指令集架構(gòu),RISC-V可能滿足AI時代的更多創(chuàng)新需求。
另一方面, RISC-V 的靈活性和可擴展性,允許開發(fā)者根據(jù)具體需求定制指令集。李春強介紹,C930作為一個IP核,不是一個直接的芯片,在玄鐵授權(quán)以后,下游的芯片公司用C930去做芯片的設(shè)計,芯片設(shè)計的過程中要16核還是32核,可以根據(jù)它的應用場景和應用領(lǐng)域去選擇。“核數(shù)可以自己配置、可擴展,所以算力也是彈性,這也是CPU里面做AI非常靈活的一個機制。”他表示。
“我個人的觀點是,今天大模型來了,對每一個架構(gòu)都是機會。今天就看誰能夠在AI架構(gòu)里面演進得最快,我認為X86、ARM也在演進,大家可以看到X86的數(shù)字相對更慢一些,AI其實做得也是不錯的。RISC-V做了好多東西,ARM也都在做,但是RISC-V可以做得更快,我覺得RISC-V在‘快’上面有更好的優(yōu)勢。”孟建熠表示,RISC-V在技術(shù)上有很多革命,比如對UMA的應用就打破了傳統(tǒng)計算架構(gòu)里CPU插一張卡,數(shù)據(jù)來回倒騰的大問題。未來,RISC-V也要在這些“驚艷指標”上和傳統(tǒng)架構(gòu)比創(chuàng)新能力。
不過,北京開源芯片研究院首席科學家包云崗指出,面向未來,要讓生態(tài)變得更繁榮,RISC-V還是有些問題迫切需要解決。一方面,RISC-V的工具箱、軟件、硬件等與X86、ARM仍有較大差距。另一方面,RISC-V架構(gòu)的人才仍然緊缺,許多基于RISC-V架構(gòu)的企業(yè)從芯片設(shè)計、驗證解決方案到技術(shù)支持等各個層面都需要更多人才投入。同時,RISC-V領(lǐng)域仍在等待一個標桿案例的出現(xiàn)來樹立行業(yè)信心。
微軟同時預計,第四財季的資本支出將環(huán)比增長。
專家建議需重視既懂產(chǎn)業(yè)又懂AI技術(shù)的復合型人才培養(yǎng)
AI對醫(yī)療設(shè)備行業(yè)的顛覆,正從效率工具轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸悄軈f(xié)作者”。但醫(yī)療AI的發(fā)展仍任重道遠,大模型仍很難替代醫(yī)生,目前在數(shù)據(jù)獲取、學習能力、問題的可學習性上依舊存在挑戰(zhàn)。
對很多個體來說,科學進步可以顯著提升生命質(zhì)量,這就是精準醫(yī)學。
更多人意識到,舊地圖找不到新的世界。