RISC-V 处理器出货 100 亿颗,与X86ARM形成三足鼎立之势

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来源 | OSC开源社区

前不久,OSCHINA 和 Gitee 联合发布了《2022 中国开源开发者报告》,其中,提到了关于 RISC-V 的几点内容。

凭借指令精简、模块化、可扩展、开源的优势,RISC-V 架构在近几年备受追捧。尤其是在 2022 年,RISC-V 的发展势头极为强劲,RISC-V 处理器核出货量突破 100 亿颗。

随着国内外企业面向高性能 RISC-V 市场持续开拓,把 RISC-V 从嵌入式场景拓展到工业控制、自动驾驶、人工智能、通信、数据中心等对算力要求更高的场景,RISC-V 有望在不久的将来与 X86、ARM 形成三足鼎立之势。

RISC-V 处理器核出货量突破 100 亿颗

2022 年 7 月,RISC-V 国际基金会首席执行官 Calista Redmond 在嵌入式世界大会上宣布 RISC-V 架构处理器核的出货数量已突破 100 亿颗。根据 Semico Research 预测,到 2025 年 RISC-V 架构处理器核的出货数量将达到 800 亿颗。为了实现以开源、开放、共建、共治模式发展 RISC-V 全球生态,RISC-V 国际基金会于 2020 年重组为由理事会、技术指导委员会与技术工作组等组成的开放治理架构,并将总部设于瑞士日内瓦,目前已吸引 70 多个国家的 3100 多个会员。

RISC-V 处理器核出货量突破 100 亿颗,这是 RISC-V 生态发展的重要里程碑事件,这标志着 RISC-V 生态发展呈现明显加速态势。除了出货量超 100 亿颗,还有三个趋势彰显了 RISC-V 有望在不久的将来与 X86、ARM 形成三足鼎立之势。

(1)已经出现一批瞄准高性能 RISC-V 的国内外企业,性能对标 ARM Cortex-A76/A78,甚至 Neoverse-N1/N2,这些企业将把 RISC-V 从嵌入式场景拓展到工业控制、自动驾驶、人工智能、通信、数据中心等对算力要求更高的场景。

(2)RISC-V 软件生态正在加速,各个开源软件社区主动适配 RISC-V 架构。以 Linux 发行版 Debian 为例,2019 年开始支持 RISC-V,在全世界开源社区努力下不到 3 年时间就已经完成 2 万多个软件包中 95% 的移植,使 RISC-V 成为 Debian 支持的 Tier-1 架构。

(3)RISC-V 得到不同级别企业的青睐。根据市场披露数据统计,全球 RISC-V 初创企业融资总金额已超过 20 亿美元。英特尔、高通、华为、中兴、阿里等头部企业均以高级会员的身份加入了国际基金会,其中英特尔设立 10 亿美元 IFS 基金,主要用于 RISC-V 流片服务。

中国 RISC-V 生态发展迅猛,全球 100 亿颗 RISC-V 核出货量中,预计中国将占 1/3 到 1/2。中国社区作为 RISC-V 国际基金会的工作小组和研发伙伴,一直是 RISC-V 最强有力的贡献者之一,在 RISC-V 全球生态建设中正起到关键核心作用。

RISC-V 高性能计算要解决的三个问题

RISC-V 芯片出货超 100 亿颗,这对 RISC-V 新架构而言,是一个不错的里程碑。不过,成果主要集中在嵌入式 SoC 领域。我们观察到,在 RISC-V 高性能计算领域,已有多家创新企业计划在 2023 年发布类似 64 核@2.0GHz 规格的服务器级处理器,这必将成为 RISC-V 下一个令人激动的里程碑。当然,关于 RISC-V 高性能计算,还有三大问题需要解决:

(1)需要为 RISC-V 体系构建一套数学计算库,类似 Intel 处理器的 MKL(Math Kernel Libarary),以支持 RISC-V 在高性能计算的应用,保证计算精度、计算效率以及源代码级安全可控。

目前业内常用的数学计算库主要为 Intel 的 MKL 和 AMD 的 ACML,二者都是免费的,但不开源,因为这是软件类核心知识产权。也许您认为免费不就可以了吗?但当您遇到针对场景需要优化时,将无能为力。这些代码谁担保它的安全性、可靠性呢?

虽然有 OpenBLAS、FFTW、Libm 等部分开源项目可以使用,但这远远不够。而且,开源的版本无法保证计算效率和计算精度。偏偏这在高性能计算应用领域(AI 计算、科学计算)是至关重要的。

数学计算库作为计算中间件,函数规模上以千计,与计算性能、安全性、可靠性深度绑定。也就是说,它将最终决定处理器是否能进入高性能计算领域。

(2)如何让 RISC-V 回归到计算机技术的垂直整合,而不是横向分解的时代?在算力驱动的数字经济时代,计算硬件将呈现出多样性。RISC-V 因其开放性,将比 x86 和 arm 生态更加丰富和多样,换一种说法就是严重碎片化。如果单纯追求硬件计算性能的 spec 数据,很容易滑入横向分解的逻辑,出现类似 VLIW(Very Long Instruction Word)超长指令这种怪物,数十亿美金化为教训。

RISC-V 应该回归到垂直整合的思路上来,要去思考,如何前瞻性地理解应用,从计算语言到编译器,再到底层数学计算库,再到计算机体系结构,实现多个方面垂直整合。存量市场只有赤裸裸的性价比竞争,瞄准增量市场才有跨越式发展的可能。

(3)在异构计算时代,如何构建 “RISC-V CPU + 加速卡(GPU、NPU、DSA、FPGA)” 的高性能异构计算软件栈?面向异构计算黄金时代,国际三巨头以其雄厚的资本实力各自为战,都在整合异构计算硬件平台(CPU、GPU、FPGA等)和布局异构计算软件栈(CUDA、OneAPI、ROCm),试图形成自己的软硬融合的生态体系,同时展开封闭和开放生态之争。

这也意味着 RISC-V 领域也必须面临如何解决异构生态的问题,即,如何解决“n 家公司的 RISC-V CPU + m 家公司的加速卡”的硬件组合,这种组合数量将高达到 n x m;如何实现软硬融合,遵循什么样的 API 标准(开源/自研);异构计算软件栈的应投入多少预算等问题。

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