开源的RISC-V比Cortex-M更适合物联网？
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GreenWaves共同创办人兼工程副总裁Joel Cambonie表示，GAP8可实现较ARM Cortex-M0到Cortex-M7等核心更高两倍的能源效率。
GAP8处理器来自义大利波隆纳大学(UniversiTIes of Bologna)与瑞士苏黎世联邦理工学院(ETF Zurich)开发的RISC-V开放源码硬体PULP核心技术转移。GAP8采用8颗PULP核心以及1个TensorFlow处理器元(TPU)，为基于硬体的模式匹配应用加速卷积神经网路。
Cambonie介绍，该处理器可透过C/C++/OpenMP编程，并使用具有扩展功能的标准GCC编译器进行编译。
该芯片计划采用台积电(TSMC)的55nm 55LP制造制程，预计将在今年12月投片。Cambonie在2016年欧洲半导体展(Semicon Europa)展示最新产品时表示，该芯片预计将在2017年2月发表，根据模拟测试结果显示，该芯片可达到12GOPS的原始性能。针对感测器中枢类型的应用，测试基准显示在1mW功耗下可达到400MOPS或300mW功耗时达到40MOPS的性能。
GAP8处理器可望应用于影像分析、动作和振动分析以及语音辨识等应用。它还可作为软数据机平台，支援多种IoT无线通讯方案。
它可支援802.15.4g、LTE Cat-M与Cat-N1以及802.11ah (WiFi HaLow)等标准。除了GreenOFDM软体执行于GAP8，据称还可让OFDM传输的功耗降低一个数量级。
超低功耗IoT处理器GAP8内建8颗RISC-V核心以及1个Tensorflow加速器
延伸：有关RISC-V
RISC-V指令集架构最初是加州大学伯克利分校为帮助学生学习计算机架构而开发的，但是现在它的创建者们希望将它推向主流，帮助推动云计算和物联网等新兴市场。
David Patterson 是RISC-V背后负责研究的人员之一，他是这个项目的创造者，他也是上个世纪八十年代最初的RISC指令集的创造者。他认为这是一个关于创新的问题。流行的芯片架构历史上已经被英特尔、ARM和IBM（虽然IBM已经针对行业合作伙伴开放了一些OpenPower的基础）等各大公司利用严格的许可证规则牢牢地锁死。他认为，即使是对于那些能够负担得起许可证费用的企业来说，他们得到的指令集可能也是复杂而臃肿的，需要付出大量的努力才能产生期待中的结果。
Patterson表示，今天很多处理器的架构实际上都是基于RISC的（包括IBM Power、ARM和MIPS）但是这些企业都通过专利制度对于他称之为“怪癖”的保护获得收益。这些架构本质上并没有什么不同，但是从技术上说却是不同的，并且需要指令集的操作。ARM——这家公司为高通、苹果、Marvell和其他一些公司智能手机芯片以及亚马逊和谷歌数据中心中的芯片提供设计技术——可能是现在最常见的例子。
尽管如此，如果你是一家大公司，并且能够负担得起从大型芯片厂商那里购买许可的费用，这也很不错，这些厂商花了很多钱和时间开发了一些非常好的技术。但是Patterson似乎一边看着窗外的小家伙一边表示——小型的公司或者研究者想要为自己特定的应用开发自己的芯片，可是他们没有多少钱。这就需要能够尝试下面的指令集，实验芯片设计并且公开分享自己的工作，而不用担心会违反许可条款。
Patterso表示，“要做到这一点，你必须要有一个不受限制的指令集。”
事实上，还有其他的开源指令集，包括OpenRISC和SPARC V8，以及IBM的OpenPower和基于MIPS的Prpl等行业基石。谈论后者是否能够得到、或者能够得到多少动力——特别是在小型企业、个人用户和大学之中——现在还为时尚早。Patterson表示开放源代码社区从来也没有真正地走上OpenRISC和SPARC V8之路。
Patterson和他的同事两年前才意识到他们应该尝试着将RISC-V推广到教室之外，因为有“足够绝望也足够有兴趣”的人问他们自己是否能够获得它。目前加州大学伯克利分校已经基于RISC-V创造了几个核心，其他的一些机构还有多个项目正在进行之中。
Patterson表示RISC-V在很多方面能力更强也更有效率（甚至和一些私有的设计相比），现在是一个理想的时刻，因为它有一个小型的代码库和其他一些功能，这让它更适合芯片系统设计，芯片系统设计今天能够主宰计算世界主要归功于ARM。随着连接设备需求的演变，诸如Raspberry Pi之类的套件日趋成熟以及横向扩展云计算架构的成长，一个繁荣的RISC-V的社区应该能够设计出和它们共同进化的芯片来。
Patterson在回答我关于RISC-V 如何融入现有的开源项目——例如Facebook 创造的Open Compute Project的问题的时候表示，“我们认为为云计算设计个性化的硬件是有意义的，它会比标准处理器更有效率。”他还表示加州大学伯克利分校AMPLab实验室所做的工作是围绕着数据处理和分发系统的，他认为一个能够很方便进行定制的芯片架构还能够帮助解决容错的问题以及64位寻址存储空间在某些情况下可能出现的不足的问题。
Patterson表示，“我认为这是会发生的。”他表示，“硬件将会对客户和云计算更具针对性。”
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