作者 | 雲鵬
編輯 | 漠影
今天，以DeepSeek為代表的國產大模型強勢突圍，引爆大模型落地部署熱潮和AI應用開發熱潮，根據公開資料預測，未來3年，推理算力年複合增速將達到訓練算力的近4倍，算力規模將在3年後超過訓練算力規模。
推理側更注重效能、效率與成本的平衡，如何把AI推理與業務場景做高效的結合，是當下行業聚焦的重點之一。
在今日剛剛開幕的RISC-V中國峰會上，國內晶片設計領域年輕創企知合計算亮出了“通推一體”的概念，公開了自主設計研發高效能RISC-V CPU核的研發進展，併發布通推一體產品“阿基米德”系列，其目標是透過RISC-V架構的高效能通推一體晶片來解決通用計算與AI增強計算高效融合的問題，進而真正將AI更好地融入到企業的實際業務中。
效能指標層面“打破天花板”式的突破、相容性以及生態規範層面的完備支援，都讓我們看到RISC-V在高效能計算領域所迸發出的巨大潛力。
產品亮相之際，芯東西與知合計算CEO孟建熠博士進行了深度交流，對RISC-V技術和生態做了進一步挖掘和探討。
在產品技術創新之外，知合計算高效能RISC-V CPU核與通推一體的產品更重要的意義或許是讓整個產業看到了一個基於RISC-V打造的“燈塔級產品”，進而激勵行業共同努力爬坡，給RISC-V晶片生態的發展注入新的動力。
01.
AI推理時代
RISC-V催生新一代計算晶片無限可能
當下，隨著端側AI發展提速，如何把更大、更高質量、效果更好的模型部署在晶片上去做推理，如何把推理能力從雲端帶嚮應用？從效能、能效到成本，還有諸多問題需要解決。
在這樣的行業背景下，RISC-V的優勢愈發凸顯，在孟博看來，RISC-V首先是一種技術迭代模式上的變化，相比x86和Arm的“Inside-Out（由內而外）”，RISC-V更多是“Outside-In（由外而內）”。
簡單來說，RISC-V更多是從需求的角度出發來改進架構，能跟應用需求走的更近，開發者甚至不需要懂CPU設計，就可以對軟體進行改進，這是其突出優勢之一。
對於晶片廠商和開發者來說，RISC-V就像一個計算架構底座，在AI時代，計算的型別更復雜，開源的RISC-V使其可以根據需求進行擴充套件去設計晶片，更靈活自定義，就如同眾多優秀的工程機械都是基於同樣的履帶式底盤打造。
知合計算的高效能CPU核以及基於其上的通推一體RISC-V晶片，實際上給了產業一個新的選擇，讓產業看到基於開源、開放打造的晶片產品同樣可以在高效能計算領域擁有不輸兩大生態的競爭力。
今天的RISC-V，正在催生新一代計算晶片的無限可能。
02.
衝刺“高效能俱樂部”
打破RISC-V效能天花板
從晶片架構到軟體演算法協同創新
顯然，RISC-V的發展方向是明確的，但實踐的道路誠然是不易的。如果以過去的視角來看，RISC-V或許仍然只是點亮了算力星空中為數不多的幾顆星星。
在孟博看來，技術創新是RISC-V發展的根本，真正打造出更優秀、更有價效比的RISC-V產品才是硬道理，這就像是“先有雞還是先有蛋”的問題。
就像今天的Arm晶片在很多場景之所以可以跟x86掰手腕，就是因為兩者在計算能力上的差距越來越小，同時Arm的能效比更高、價效比更高、成本大幅降低，企業自然會選擇對自身降本增效更有利的方案。
RISC-V生態想要發展的核心本質還是要做出好的產品，在價效比上形成優勢。這是一個“螺旋上升”的過程：做好了晶片，軟體才能移植、最佳化，生態才能生長，反哺硬體設計，從而形成螺旋上升的良性生態。
從物聯網、嵌入式到終端應用場景，再到今天即將擁有“高效能俱樂部”的入場券，RISC-V的成長是有目共睹的，業內也對標杆性產品翹首以待。
知合計算的RISC-V通推一體晶片，將通用計算和AI加速能力高效融合在一款晶片中，這無疑是一次大膽的嘗試，其核心要兼顧高效能通用計算和低成本AI推理計算。
高效能通用計算方面，從微架構設計到效能和能效的提升，主頻每0.1GHz的提升都充滿挑戰；低成本AI推理方面，從統一地址、儲存訪問最佳化到計算效率的提升，每一環的技術創新都十分關鍵。
具體來看，知合計算打造了敏捷高效的效能分析與最佳化平臺來支援架構創新：加強了工具鏈和微架構的模組化架構和擴充套件性，以實現軟硬體敏捷迭代，從而快速評估RISC-V架構不斷產生的新擴充套件帶來的收益。
同時，知合計算透過統一的圖形化效能分析平臺，打通了從建模到RTL模擬再到原型平臺的資料和分析流程，大幅提升了分析最佳化的效率。而結合模型精度調優，則能給處理器架構和微架構設計提供重要的決策支援。
此外，RISC-V處理器硬體的快速迭代也對PPA（效能、功耗、面積）的迭代最佳化效率提出了要求，為此知合計算打通了軟體、架構、設計、綜合和物理實現的開發流程體系，實現了快速評估新擴充套件、新功能PPA成本和收益。
可以說，一系列底層技術創新讓RISC-V架構CPU在高效能計算領域應用打下了堅實的基礎。
在效能和PPA大幅最佳化基礎上，知合計算進一步提升了核心的相容性，這對後續基於其上構建生態十分重要。其實現了對RVA23 Profile的完全相容，支援123個RISC-V官方擴充套件，在相容性增強技術方面進一步迭代。
在軟硬體全系統相容方面，CPU核實現了對RISC-V系統平臺總體規範兩個關鍵子項100%的支援率，一個關鍵子項97%的支援率。而在SoC和上層軟體棧層面，也原生相容RISC-V數十個平臺規範和擴充套件。
具體落到實際的應用場景，知合計算透過一系列指令增強和擴充套件、流水線架構最佳化改進、軟體演算法改進等層面的創新設計，實現了不俗的成績。
根據實測資料，在影片編解碼方面，知合計算基於一系列技術革新，配合軟體演算法的改進，x264和x265的平均編解碼效能能夠達到Intel EMR和ARM V2的80%到90%以上。
加解密計算方面，知合計算實現了OpenSSL典型應用的平均效能分別達到ARM V2的1.6倍和Intel EMR的1.8倍。在大模型推理方面，知合計算的CPU透過支援MoE模型的運算元融合，主要運算元的平均效能能夠達到ARM V2的1.6倍以上。
而針對低成本AI推理計算，知合計算正在重點開發AME混合計算架構，這也是高通、阿里達摩院、知合計算、希姆計算等公司主推的方案。資料儲存方面，知合計算基於多項技術最佳化，最終讓壓縮解壓縮和資料校驗的效能相比於最佳化前提升了2至6倍。
此外，這款處理器採用了全棧的RISC-V RAS原生的架構，其整個軟硬體平臺都支援RISC-V RERI規範。透過與合作伙伴在核心、韌體和BMC上的合作，知合計算將打通從底層硬體到資料中心控制端的整個RAS通路，共同提供全系統的RISC-V RAS原生架構方案。
安全方面，知合計算的處理器採用了基於CoVE的高效能軟硬體系統安全平臺，核心支援MPT、CFI、安全除錯、Pointer masking等最新安全特性；軟體方面，知合計算開發了配套的Firmware和全套安全軟體棧。
可以看到，從晶片架構到上層演算法、軟體的創新，知合計算真正讓這款處理器同時兼顧了通用計算和AI加速能力，使其具有在高效能計算領域落地和應用的潛力，在打破RISC-V晶片效能天花板的同時，無疑給產業帶來了極大信心。
03.
首秀驚豔行業跑出中國速度
RISC-V生態成長仍需產業合力
年輕的知合計算，從成立之初就瞄準了通推一體晶片這一方向，並在團隊的努力下很快取得了階段性成果。
為了實現這一“北坡攀登珠峰”般的目標，知合計算組建了陣容豪華的團隊：董事長嚴曉浪教授為中國積體電路領域行業泰斗；作為國內RISC-V產業領軍人物的CEO孟建熠博士，是中國RISC-V工委會輪值會長，曾任阿里平頭哥副總裁；近期加入知合計算的CTO James Jiang在晶片領域深耕近30年，曾在阿里平頭哥擔任倚天專案負責人。
據瞭解，公司的核心研發負責人、研發骨幹都有著20年左右的從業經驗，此前曾在阿里平頭哥、Intel、AMD、聯發科、博通和哲庫等國內外知名晶片公司任要職。
可以說，強大的核心研發與管理團隊是打勝仗的關鍵支撐。
隨著知合計算這樣的黑馬創企在高效能計算領域趟出“通推一體”這樣新的可行之路，以及越來越多的RISC-V晶片創企積極競爭、創新技術，RISC-V生態必然將更快生長。
不論是在演講中還是在與孟博的交流中，我們都能清晰的感受到，知合計算並不是想單純“秀肌肉”，他們更多展示了基於RISC-V所做的技術創新以及背後對產業和技術發展的深入思考。
▲孟建熠博士在RISC-V中國峰會上演講
在挑戰高效能的這條艱難道路上，有一家公司，透過紮實的底層技術創新，將RISC-V的效能天花板抬到一個新的高度，並與國內賽道的玩家一同分享背後的故事，讓行業更有信心、更加積極地加入到推動RISC-V生態建設的行列中來，這是更為難能可貴的。
當然，這件事不是靠一兩家公司短時間就可以實現的，據瞭解，在知合計算研發高效能RISC-V晶片的過程中，從應用場景的實際需求出發，與多家一線雲廠商進行了協作，並在IP方面與眾多合作伙伴保持深度合作。
一款優秀晶片的落地，必然是產業共同努力的結果。
對於RISC-V的未來，知合計算的團隊充滿信心。孟博做了一個形象的比喻：如果x86像是佔領了幾座主要島嶼，那麼RISC-V的未來可能會是一片大海。在他看來，“三分天下”是必然趨勢，很可能會在未來5到10年內實現。
04.
結語：RISC-V高效能計算嶄露頭角
中國AI算力產業奔湧向前
知合計算高效能RISC-V CPU核的公佈，給RISC-V生態發展注入了助推劑，也讓產業看到了RISC-V在高效能計算領域加速應用落地的巨大潛力。
今天，國內AI算力需求持續增長，算力需求發生結構性變化、推理算力需求增速遠超預期，中國AI算力產業不斷迎來新的機遇和挑戰，諸多優秀企業透過技術創新破解算力難題，加速AI的產業化落地。
隨著RISC-V生態的不斷完善，越來越多優秀產品的湧現，AI時代新的算力底座，正在逐漸築牢。RISC-V正從過去的“點點繁星”走向AI時代的“星辰大海”。
