從DeepSeek創(chuàng)新看RISC-V“新貴”崛起 |
時間:2025-03-05 來源:管理員 |
RISC-V架構(gòu)所具備的靈活性優(yōu)勢若能得到充分發(fā)揮,極有希望成為AI推理算力的理想搭檔。未來,“RISC-V+AI將有望成為新組合,如同x86+Windows、Arm+安卓的經(jīng)典組合”。 作為“生而開源”的芯片指令集架構(gòu),RISC-V在過去15年里發(fā)展勢頭強勁,從嵌入式系統(tǒng)加速挺進高性能等復(fù)雜場景,并為AI算力提供新選擇。在RISC-V國際基金會2024年批準的25項標準中,超過一半與高性能或AI相關(guān)。RISC-V國際基金會董事會主席Lu Dai表示,RISC-V指令集最激動人心的進展之一是Matrix擴展,將推動RISC-V成為AI領(lǐng)域令人敬畏的力量。 根據(jù)達摩院玄鐵團隊分享的數(shù)據(jù),2024年RISC-V國際基金會會員數(shù)超過4600,覆蓋70+國家和地區(qū)。產(chǎn)業(yè)應(yīng)用正在向高性能和并行計算加速發(fā)展,高性能和AI占比56%。預(yù)計到2031年,RISC-V在計算機領(lǐng)域占比將達到33%,消費領(lǐng)域?qū)⑦_到39%,自動駕駛領(lǐng)域達到31%,數(shù)據(jù)中心達到28%,工業(yè)達到27%,網(wǎng)絡(luò)達到26%。同時,RISC-V高性能和AI基礎(chǔ)軟件生態(tài)日趨完善,國內(nèi)外主流操作系統(tǒng)支持RISC-V架構(gòu),主流AI框架和模型支持RISC-V架構(gòu)。
“RISC-V從發(fā)布至今只有短短的15年,它在全球芯片產(chǎn)業(yè)鏈中的地位正不斷提升。”中國工程院院士倪光南指出,RISC-V的發(fā)展需要持續(xù)研發(fā)投入、高水平IP設(shè)計和全球化生態(tài)共建。而要真正進入數(shù)據(jù)中心和高性能計算市場,RISC-V必須要在SPECint 2006基準測試中跑出超過15分的高性能標準。 DeepSeek帶來的變革與契機隨著DeepSeek等大模型的興起,AI領(lǐng)域正經(jīng)歷著前所未有的變革,這也為RISC-V架構(gòu)帶來了新的發(fā)展契機。在北京開源芯片研究院首席科學(xué)家包云崗看來,AI推理的算力需求正呈現(xiàn)出兩個顯著特征:
基于此,包云崗認為“RISC-V+AI迎來發(fā)展新契機”。也就是說,AI加速器在設(shè)計時需要充分考量與CPU的協(xié)同工作,并且要依據(jù)不同的需求實現(xiàn)高效定制。RISC-V架構(gòu)所具備的靈活性優(yōu)勢若能得到充分發(fā)揮,極有希望成為AI推理算力的理想搭檔。 他大膽預(yù)測,“RISC-V+AI將成為未來新組合,就如同x86+Windows、ARM+安卓的經(jīng)典組合那樣”。市場分析機構(gòu)Omdia的預(yù)測也從側(cè)面印證了這一趨勢,預(yù)計到2030 年,基于RISC-V的AI處理器出貨量將超過5億顆。 “RISC-V在發(fā)展過程中,不應(yīng)一味地將目光聚焦于對Arm的替代,而是要充分發(fā)揮自身靈活、可定制的獨特優(yōu)勢,以此形成強大的產(chǎn)業(yè)競爭力。”包云崗強調(diào)說。 阿里達摩院首席科學(xué)家、知合計算CEO孟建熠也表達了相同的看法。他認為DeepSeek的出現(xiàn)打破了算力、內(nèi)存、互聯(lián)原有的平衡,通過一系列創(chuàng)新技術(shù),新算力架構(gòu)也有機會與傳統(tǒng)經(jīng)典架構(gòu)站在同一起跑線,讓開源大模型單機部署成為可能,有力推動實際應(yīng)用的落地。 但DeepSeek的誕生,也引發(fā)了業(yè)界三個主要觀點的爭論:
以RISC-V為基礎(chǔ)構(gòu)建處理芯片按照孟建熠的說法,DeepSeek、Llama、Grok等開源大模型的涌現(xiàn),并非只是RISC-V的機會,而是包括GPGPU、x86、DSA、ASIC等所有架構(gòu)的機遇。但RISC-V 架構(gòu)憑借其獨特優(yōu)勢,在實現(xiàn)AI原生方面具有顯著潛力,“RISC-V+AI”很可能成為現(xiàn)階段架構(gòu)創(chuàng)新的理想答案。 開放性和可擴展性顯然是RISC-V在AI領(lǐng)域具備的首要優(yōu)勢。與x86和Arm等架構(gòu)相比,RISC-V的ISA指令集架構(gòu)完全開放,無需支付任何授權(quán)費用,任何參與者都能自由使用。其國際合作開發(fā)模式保障了全球范圍內(nèi)的兼容性,不同地區(qū)基于RISC-V 的芯片設(shè)計均可實現(xiàn)無縫對接。而且,RISC-V允許在芯片設(shè)計過程中添加定制指令以滿足特定需求,這使得RISC-V芯片既能與舊有軟件兼容,又能支持新功能的拓展。 其次,開源社區(qū)的開放協(xié)作,讓各類大模型在基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計上相互借鑒,形成技術(shù)方案趨同的行業(yè)現(xiàn)象,這不僅降低了重復(fù)研發(fā)成本,還推動了針對硬件的針對性優(yōu)化。第三,DeepSeek將大模型蒸餾,使得更多模型能夠走向端側(cè),而端側(cè)豐富的應(yīng)用場景將形成正向促進,讓高性能AI應(yīng)用能夠在邊緣設(shè)備上順利運行。 在AI領(lǐng)域,RISC-V的包容性很強,可以支持CPU/DSA的設(shè)計,也能用于GPU、多核產(chǎn)品或者近內(nèi)存計算的開發(fā)。隨著開源RISC-V 架構(gòu)的迅猛發(fā)展,重新自研架構(gòu)已意義不大,以RISC-V為基礎(chǔ)構(gòu)建處理芯片成為未來主流趨勢。孟建熠指出,當(dāng)下發(fā)展RISC-V意義重大,最終行業(yè)必然走向生態(tài)統(tǒng)一。
阿里巴巴達摩院資深技術(shù)專家李春強表示,DeepSeek通過MOE等技術(shù),大幅降低了同等效果下對算力的需求,這給后續(xù)芯片在計算能力、存儲容量/帶寬、芯片互聯(lián)等方面的設(shè)計帶來了新的平衡點。 盡管前景廣闊,但RISC-V在AI領(lǐng)域的發(fā)展并非坦途,仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。 包云崗坦言,RISC-V當(dāng)前在開發(fā)的軟硬件工具箱方面還不夠豐富,與成熟的x86和Arm架構(gòu)相比,存在著較大的差距。例如,在工具鏈、編譯器、調(diào)試工具以及庫等方面,RISC-V的生態(tài)系統(tǒng)尚不完善,這在一定程度上限制了開發(fā)者的開發(fā)效率和應(yīng)用的拓展。同時,為了增強行業(yè)對RISC-V的信心,打造具有代表性的RISC-V標桿產(chǎn)品案例成為當(dāng)務(wù)之急,這也是RISC-V生態(tài)能夠持續(xù)成長和壯大的關(guān)鍵所在。 打造標桿產(chǎn)品是RISC-V發(fā)展的關(guān)鍵雖然RISC-V本身與AI契合度高,但如何讓其在市場中廣泛應(yīng)用是業(yè)界關(guān)注的重點。實際上,RISC-V在一些領(lǐng)域的生態(tài)已取得一定成果,從低功耗IoT場景到服務(wù)器場景,都有相關(guān)產(chǎn)品和生態(tài)出現(xiàn),也誕生了一些標桿產(chǎn)品。阿里云無影事業(yè)部總裁張獻濤預(yù)測,RISC-V架構(gòu)從低功耗IoT終端大規(guī)模應(yīng)用到數(shù)據(jù)中心,大概在5至8年內(nèi)就能實現(xiàn)。 不過,這只是RISC-V發(fā)展的第一步。未來,它需要從“小標桿產(chǎn)品”邁向“大標桿產(chǎn)品”,這才是奠定RISC-V未來生態(tài)發(fā)展的關(guān)鍵一步。
以玄鐵的探索歷程為例,2019年7月,玄鐵發(fā)布業(yè)界最高性能RISC-V處理器C910,是全球首個運行頻率超過2GHz、SPECINT2K6達到7分/GHz的RISC-V處理器。2021年10月,玄鐵C910成功兼容安卓系統(tǒng),可運行Chrome瀏覽器等應(yīng)用,這是芯片行業(yè)首次實現(xiàn)RISC-V架構(gòu)對安卓的支持,意味著RISC-V架構(gòu)有望打破場景壁壘,成為高性能芯片設(shè)計的新選擇。 國際RISC-V企業(yè)也在積極行動。例如Tenstorrent 采用獨特的硬件和軟件緊密結(jié)合的方法,其硬件專門用于AI任務(wù),而軟件并不復(fù)雜,整個軟件堆棧只有大約50000 行代碼。VENTANA公司最新的CPU產(chǎn)品VEYRON V2,性能也超過了Arm Neoverse V2. “RISC-V要真正在產(chǎn)業(yè)中脫穎而出,需實現(xiàn)更高的性價比。例如,如何用二十分之一的成本達到主流AI 芯片的效果,是RISC-V廠商需要思考的問題!泵辖谶M一步強調(diào)說,考慮到碎片化是當(dāng)前RISC-V生態(tài)的現(xiàn)狀,因此標準化建設(shè)將是RISC-V下一階段發(fā)展的重要工作之一。
目前,國際廠商在指令架構(gòu)方面的貢獻高于國內(nèi)廠商,國內(nèi)力量的參與度有待提高,且需要將國內(nèi)多個進行指令集制定工作的組織聯(lián)合起來,統(tǒng)一到一個平臺開展工作。而在技術(shù)路線規(guī)劃上,應(yīng)以AI為目標先進行國內(nèi)標準制定的嘗試,CPU、GPGPU、TPU在擴展上要形成一定梯度,避免指令集出現(xiàn)過多套不同標準。 |
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