大咖论道：以架构创新、生态繁荣，加速RISC-V产业落地

电子发烧友网黄晶晶报道，在7月17日举行的2025 RISC-V中国峰会主论坛上，十多位业界专家就RISC-V产业落地的机遇和挑战的圆桌话题进行了精彩的观点碰撞与趋势分析。



探讨架构创新

圆桌论坛主持人峰会主席、上海开放处理器产业创新中心理事长戴伟民博士首先抛出问题，在高性能计算中，架构创新上RISC-V能做什么，他提到Tenstorrent采用“Baby RISC-V”是否更适合于AI呢。

Tenstorrent首席架构师Wei-Han Lien练维汉表示，高性能运算有很多不同的类型，云端的复杂架构需要应对各种各样的应用，而加速器是针对特定运算设计的。我们Tenstorrent设计的加速器有很多小核，也就是“Baby RISC-V”，用来控制跑和运算，控制数据流动和运算管理。这些管理有时并不需要非常复杂的核，只需要简单的RISC-V核做小而专精的任务，并且可以应用于各种不同的场景。

知合计算 CEO孟建熠认为，“Baby RISC-V”是处理AI计算比较好的一条路径，它能够在计算中大幅简化CPU的控制通路，将有限的硅面积全部集中到计算单元，这对于计算密集型工作负载来说是非常有利的。同时，也需要“Big RISC-V”应用于不同的计算需求，以及用RISC-V进行计算矩阵增强等。基于RISC-V的创新是为“Baby”还是“Big”或是其他各种物理器件提供支撑，不同器件都可以通过RISC-V在统一界面、统一接口下进行，这有利于RISC-V生态的繁荣。

中兴微副总经理石义军认为，面对训练场景时大家更关注模型能力，当模型能力收敛后能效是一个显著问题。在优化方面，GPU解决了存量问题，然而更新的架构如何进行更好的优化和建立生态，才会有迭代和发展的机会。在端侧和边侧RISC-V以其开放性、定制化可以提供更多的选择。

阿里巴巴达摩院RISC-V副总裁杨静从CUDA生态角度来谈RISC-V 面临的挑战。“我曾在英伟达工作多年，也是边缘计算产品线最开始的牵头人之一，英伟达最强的并非它的GPU算力，而是CUDA生态。半导体设计行业的周期相对较长，每做一颗芯片需要2,3年甚至更长时间，这段时间里软件侧快速迭代。今天RISC-V最难的也是构建一套更有效的软件生态。软件会成为RISC-V在AI上面重要的发力点。玄铁花费大量人力布局，拉动国内外合作，进行软件栈的兼容和扩展，希望未来能够带给大家更多在玄铁相关软件上的实例，这些实例不仅能支持标准，还支持RISC-V在AI上有更大的发展。”

ASIC会取代GPU吗？

针对AI和并行计算进行了架构优化的ASIC会取代GPU，成为未来AI训练/微调/推理芯片的发展趋势吗？针对这个话题进行了现场投票。



算能高级副总裁高鹏谈到，这项投票的比分非常接近，结合算能在RISC-V+AI应用的探索，我们看到AI计算最重要的特点是对算力、内存带宽、芯片互联带宽提出了远高一般应用的要求。为了应对这些挑战，业界在数据流、存内计算、创新封装、芯粒Chiplet等做了大量探索。而RISC-V以其开放特性令开发者们可以非常轻松的基于这种免费开放的RISC-V指令集去做架构创新。这是Arm、x86指令架构所不具备的。

RISC-V具有可扩展性和模块化，这意味着可以利用RISC-V指令针对例如AI应用构建一套新的扩展指令集。设计硬件时可以选取支持模块化的RISC-V指令，从而令芯片设计的成本更优。

另外，RISC-V生态建设虽然不足，但完全有机会去挑战CUDA生态。RISC-V以其开放性和可扩展性为开发者提供了一个基础平台，同时又以RISC-V国际基金的标准去最终形成一个共识。

另一个投票是关于RISC-V在提升生成式AI算法的性能和效率方面，有哪些技术优势？



北京开源芯片研究院首席科学家包云岗认为，AI带给RISC-V新的机遇，RISC-V本身来自于CPU指令集，在此基础上再做AI扩展，这种趋势在历史上不断发生。从80年代的“浮点”，当时有x86、x87，但是今天已经融合了。90年代有很多多媒体指令，现在也融合到了CPU。所以再往后发展，像针对AI扩展指令容器到CPU结合这也是一种趋势，而且这种趋势会对智能体、Agent出来之后，在跨多个模型之间反复的调用，它是一个趋势，是RISC-V带来的优势。

它是灵活可定制的。尤其在推理场景下现在的需求特别大，但是它又很多样化，在云端要“满血版”的大模型，边缘侧要“蒸馏版”的，还有一些定制、微调。RISC-V允许在硬件层面上做一些裁剪、做定制优化。

第三软件。现在国内的AI芯片每家都有自己的一套软件栈，基本上是“垂直烟囱式”的发展。RISC-V通过把扩展指令做成标准，在统一的扩展指令集的标准基础上软件栈就能统一。再往上编译器可以统一，编译器再往上像现在有一些Triton库。对于CPU来讲，就是把软件栈链接起来构建一个RISC-V的软件栈生态。

基于RISC-V的MCU、MPU率先落地的应用领域

针对始终在线、超低能耗、超轻量应用，未来两年内基于RISC-V的MCU、MPU率先落地的应用领域有哪些？



芯原股份执行副总裁定制芯片平台事业部总经理汪志伟认为，考虑到始终在线、超低功耗、软件成熟与支持度等因素，智能家居家电例如扫地机器人、智能手表手环以及民用智能摄像头等成熟市场将率先落地RISC-V。此外，AI/AR/VR眼镜等也在研发中，有望成为RISC-V落地的一个热门应用。

南京沁恒微电子技术总监、董事杨勇表示，公司在RISC-V浪潮里选择差异化路线，专注于MCU的连接本质，在垂直领域从各种接口到基带算法、射频、Type-C 等方面进行了全面的技术布局。从技术创新到产品落地再获得利润持续反哺创新，形成了一个良性的商业闭环。例如，我们在2020年推出第一个 RISC-V芯片后，迅速推出了 RISC-V 二线调试技术，该技术在2021 年首届中国峰会中进行了汇报，并在市场上获得了高度认可。此后，我们持续迭代，推出了单线调试和单线二线自适应调试技术，不断满足市场需求。未来我们会持续在RISC-V MCU+接口这个垂直领域深耕细作。

奕斯伟计算高级副总裁首席技术官何宁认为，是否率先落地主要看三点，一是新需求的出现，或者原有需求的迭代升级，会带给RISC-V机会。二是能够充分发挥RISC-V的优势，例如能效比、定制化能力等。三是软件生态的成熟度。满足这些条件时，RISC-V有望在相关领域爆发式增长。我们遇到迭代升级的需求，之前的芯片一颗钮扣电池只能用两年时间，我们基于RISC-V做了一个电池可以用十年的芯片，非常快速地取得了非常大的市场份额，这其实就是发挥了RISC-V的优势。

此外，嘉宾们还探讨了RISC-V在汽车领域的机会，以及RISC-V生态建设等话题。AI浪潮给了RISC-V一个千载难逢的机会，既能够在新技术下进行架构创新，灵活支持不同的应用需求，又能够加速在软硬件层面进行统一共建，从而将生态做大做强。RISC-V在未来的发展中正逐渐成为主流。