以更强的性能挑战成熟架构，RISC-V CPU攀登高性能“陡坡”

RISC-V自2010年于加州大学伯克利分校诞生以来，迅速从学术概念成长为处理器设计领域的热门开源架构。2018年，当业界在寻找“RISC-V是什么？能做什么？”的答案时，短短几年之后，RISC-V便在在MCU、物联网等领域证明了其低成本、高效率的优势。如今，讨论已转向RISC-V在高性能计算的潜力。面对计算密集型任务和并行处理挑战，RISC-V在服务器、AI加速器中初露锋芒，但与x86、ARM相比，软件生态和优化仍需提升。未来，凭借开源特性与产业支持，RISC-V在HPC领域的高度值得期待。

在第五届RISC-V中国峰会上，知合计算CEO孟建熠发表了题为“持续攀登技术高峰，开放引领生态繁荣”的演讲，深入剖析了RISC-V架构的未来潜力，并分享了知合计算在高性能计算与AI融合领域的实践经验。作为从达摩院走出的创业者，孟建熠自2018年起投身RISC-V的探索，与达摩院保持深度合作。他指出，RISC-V的讨论已从“能做什么”转向“能达到多高的高度”，这标志着RISC-V生态的成熟与行业对高性能产品的期待。

孟建熠强调，RISC-V的意义在于以未来视角重新定义计算架构，而非仅在Arm、x86等成熟架构的“繁星天空”中增添几颗星。他以“哈勃望远镜”的比喻阐述，RISC-V不仅要看到星星，更要探索星系、黑洞甚至引力波，带来全新的计算体验。创新是RISC-V的根本驱动力，只有依托其开放性和可定制性开发出突破性产品，才能在未来市场中占据一席之地。他进一步提出“有价值的计算”理念，强调在高能效、低成本的前提下提升性能，让用户切实感受到技术进步。在AI领域，RISC-V的潜力在于以更低的单位功耗和成本提供更高的计算能力（Token），从而满足日益增长的算力需求。

针对高性能计算的挑战，孟建熠坦言，RISC-V正面临从嵌入式、终端应用向高性能领域攀登的“陡坡”。他通过对x86和Arm处理器性能的统计分析，展示了RISC-V在高主频和综合性能上的竞争力。例如，知合计算在过去两年中持续优化核心技术，力求在高性能计算中实现突破。他提到，行业需要既竞争又合作的生态氛围，通过联合努力将RISC-V推向新的高度。

关于业界关心的碎片化问题，孟建熠表示，RISC-V基金会的RVA23 Profile标准（包含81个扩展标准和123个官方扩展）为生态兼容性提供了坚实保障。知合计算的产品严格遵循这些规范，确保与RISC-V软件生态的无缝对接。他特别提到RVV（向量扩展）技术的应用，涵盖视频编解码、加解密计算、大模型推理和数据存储等场景。其中，数据存储性能尤为突出，已能与高性能处理器媲美；在视频编解码和推理领域，RISC-V也展现出超越Arm和x86的潜力。他进一步指出，尽管部分扩展标准仍存在争议，知合计算正与基金会沟通，共同完善标准，为生态发展铺平道路。

在AI标准化方面，孟建熠强调RISC-V在IME、VME和AME等标准上的努力。这些标准的实现需要复杂的体系支持，但通过全行业协作，RISC-V的AI标准将展现出比自研标准更强的生命力。知合计算的新产品将默认支持AME选项，以推动AI应用的普及和标准化。他还提出“通推一体”概念，即将通用计算与AI推理深度融合，解决传统CPU+GPU架构在数据传输延时和效率上的瓶颈。通过RISC-V的可扩展性，知合计算在统一地址寻址、计算效益优化等方面进行了创新尝试。例如，通过优化计算架构，降低AI集群中的数据搬运成本，从而提升整体效率。

孟建熠详细介绍了知合计算的产品进展。首代“通推一体”CPU产品“阿基米德系列”预计于2026年发布，目标是实现通用计算与AI推理的高效结合。同时，他宣布基于“玄铁”处理器的前代产品A210（8核，12TOPS算力）已成功流片，芯片性能稳定，即日起可供下游合作伙伴测试。这款产品采用统一的计算架构、内存管理和算子设计，与下一代产品完全兼容，为RISC-V生态注入新的活力。

展望未来，孟建熠呼吁行业同仁在开放与合作的生态中共同努力，攀登RISC-V的技术高峰。他表示，RISC-V的成功离不开全行业的共同努力，知合计算将继续与伙伴协作，探索更多创新场景，例如在多媒体处理、大模型推理和数据存储领域的进一步优化，力求在性能和能效上实现更大突破。