RISC-V如何做好异构计算

电子发烧友网报道（文/吴子鹏）从2010年，也有说是2011年发展至今，RISC-V取得了惊人的成就，尤其是在RISC-V国际基金会和RISC-V中国产业联盟相继成立之后，目前RISC-V已经用比ARM架构更少的时间完成了核心累计出货超百亿颗的里程碑。

翻看RISC-V中国产业联盟的下载文件，一张制定于2019年的图表非常有意思，如下图所示，这张表的表头写着部分开源的RISC-V实现。而如果只看目标定位一栏，会发现这些品类代表了目前市面上大部分的RISC-V芯片产品，即便是近期出现的一些RISC-V高性能芯片，也可以归入到嵌入式，当然现在可能稍有变化叫边缘智能。

未来几年，按照预测RISC-V将会以更加恐怖的速度增长，除了在原有这些领域发挥重要价值，RISC-V肯定还需要拓展更多新的领域，其中异构计算领域对于RISC-V而言至关重要，能够发挥RISC-V指令集的全方位优势，并有望催生全新的计算芯片体系。

RISC-V和异构计算

想要知道RISC-V在异构计算方面有怎样的优势，那么就必须要搞清楚两者各自的优势，以及如何进行结合。

随着边缘智能概念的强化，高性能计算已经突破传统专门指向数据中心这一点，变得丰富多彩，并且区别于传统数据计算主要追求算力，以边缘智能为主导的新一波计算需求则强调能效和灵活性。当然，无论是传统的以算力为中心，还是未来的以数据为中心，异构计算的模式都将发挥巨大的价值。

根据研究机构Omdia的报告，2024年采用Chiplet的处理器芯片全球市场规模将达58亿美元，到2035年将达到570亿美元。我们都知道Chiplet主要面向大规模计算和异构计算。其他和异构计算挂钩的AI芯片、服务器芯片等市场的规模也都是巨量的，且在高速发展。比如统计数据显示，仅在中国市场异构计算的服务器市场规模在2023年就将达到44.5亿美元。

异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式，包含了不同异构计算单元，如CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。异构计算突破了传统计算芯片发展的惯性思维，不再强调系统中某一种类型计算芯片的核心地位，而是从系统层面优化性能、性价比、功耗、面积等指标，体现综合的计算性能优势。

我们再看RISC-V，从架构层面看，RISC-V指令集具有开源、开放、精简、低功耗、模块化、可扩展等威廉希尔官方网站 优势。这其中，模块化被认为是RISC-V在产业发展层面最大的优势。RISC－V将不同的部分以模块化的方式组织在一起，并试图通过一套统一的架构来满足各种不同的应用场景，这种模块化是x86与ARM架构所不具备的。在模块化方面，RISC-V 的做法是将指令集划分为几个标准的子集，称为扩展，并保持一些基础的扩展，例如RV32I永远不变，目前RISC-V已经I扩展-整数扩展（RV32I）、M扩展-乘法扩展（RV32M）、F扩展-单精度浮点扩展（RV32F）以及D扩展-双精度浮点扩展（RV32D）等主要的指令扩展，这些扩展对于全球所有开发者而言都是可选的，带来了极高的设计灵活性以及潜在可能性。

在异构计算的框架下，RISC-V可谓是如有得水，其提供了远超x86架构和ARM架构的灵活性，并因为是后起架构，没有历史包袱，创新限制更少，因此RISC-V在异构计算时代拥有广阔的应用前景。

去年12月份，Imagination Technologies宣布推出Catapult系列RISC-V中央处理器（CPU）产品系列，这些全面创新设计的CPU产品便是旨在满足下一代异构计算的需求。

近日，阿里平头哥发布的无剑600，实际上也是一个高性能RISC-V异构芯片的软硬件全栈平台，通过CPU、GPU和NPU等多元硬件的融合，实现了高性能、高内存带宽、异构计算、人工智能（AI）加速等出色性能。

此前，在国家知识产权局网站上，也曾发布过一篇名为《一种基于RISC-V和神经形态计算的异构架构处理系统》的专利文档。根据专利详情，该专利主要用于解决神经形态加速器和通用CPU之间的集成难题，同时满足性能与功耗的要求，可以兼容多种不同结构和深度的神经网络的快速部署，可用于边缘设备的语音识别、图像识别和安防监控等领域。

可以看到，目前产业界已经开始布局基于RISC-V实现异构计算，并且已经有相关的产品和平台面世，打开了RISC-V进入更高、更大规模市场的大门。

RISC-V如何做好异构计算

RISC-V在异构计算领域的发展前景是极好的，当然所面对的挑战也不小。我们都知道，对于RISC-V而言，其在异构计算方面的进展和在高性能方面的进展是同步，异构计算可以被看作是RISC-V冲击高性能计算市场的重要抓手，那么面临的挑战其实和基于RISC-V实现高性能计算便较为一致，当然也会有一些挑战是从异构计算理念出发的。

实际上，电子发烧友网此前的报道有过此方面的表述，相关言论来自中国科学院软件研究所总工程师武延军研究员。对于RISC-V在高性能领域的硬件发展，他表示，“当RISC-V生态发展到一定程度后，将不会再笼统地说一个处理器有多少个核，主频多少，算力多少。而是讲一个处理器中有多少种类型的核心，每一个核心有怎样的定制能力。这些不同类型的核心集中在一个平台上，能够满足丰富的应用场景需求。”

很显然，RISC-V想要在异构计算领域有所作为，产品的丰富度和定制性要能够完美展现，比如目前异构计算延伸出了“XPU”的概念，RISC-V对此都要进行实现。并且，XPU理念现阶段还是以ARM架构为主导，RISC-V需要先模仿后超越，全面释放自己的模块化和灵活性优势。在此过程中，基于RISC-V打造的计算芯片还需要满足通用标准，未来也主导通用互联标准。

武延军研究员也在软件层面讲到了RISC-V后续需要强化的点，“往高性能去发展，对于上面的软件生态是一个非常大的挑战。可以看到目前还有很多核心的基础软件没有很好地跑在RISC-V平台上。这里可能会有指令集规范还不成熟的问题，但更多的是这些基础软件包之前都是在x86和ARM平台上面跑，从维护者、社区的角度，还没有把RISC-V当成Tier-1或者First-Class-Citizen去对待。这里面有理念问题，有投入问题，也有商业利益回报问题。”他对此讲到。

因此，RISC-V做异构计算其实并不只是单纯丰富芯片种类，提升芯片性能，也需要完善软件生态，这个难度可能比硬件更大。但无论前路如何充满荆棘，异构计算都是RISC-V必须把握好的一个产业大趋势，在处理器架构方面，RISC-V要想实现和x86架构以及ARM架构三分天下，不能一直靠模仿ARM，而异构计算有足够的市场容量和市场广度让RISC-V走出自己的路，这是至关重要的。