| 代碼 | 名稱 | 當前價 | 漲跌幅 | 最高價 | 最低價 | 成交量(萬) | 
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據RISC-V國際基金會數據,2024年全球基于RISC-V指令集的芯片出貨量超百億顆,其中30%應用于AI加速場景。
在剛剛結束的第五屆RISC-V中國峰會上 ,RISC-V芯片在人工智能和大模型推理方面的應用也備受關注。
多名業內專家表示,AI推理的算力需求呈現新特征,這讓RISC-V芯片在大模型推理領域有非常大的應用潛力 。
RISC-V為大模型推理降本增效
中國科學院計算技術研究所副所長、中國開放指令生態(RISC-V)聯盟秘書長包云崗表示 ,AI推理的算力需求呈現新特征,RISC-V+AI將成為未來新組合。AI與CPU的緊密協同設計,將對RISC-V提出多樣化需求。
知合計算CEO孟建熠則認為 ,RISC-V在通用計算方面一定可以落地,在AI推理上面也可以做得很好 。
“通用計算需做到足夠的高性能、高能效,AI推理則需要在性能和成本上做的比較好。通過RISC-V的可擴展性 、可定制性 ,能夠把這兩方面做好。并且,RISC-V還能更好地實現統一地址尋址、存儲訪問優化、高計算效率,可以實現傳統AI計算做不了的事情 。”
中興微電子副總經理石義軍表示 ,RISC-V在大模型推理領域有非常多的應用機會。他分享了大模型領域的發展趨勢,:“隨著DeepSeek等MOE模型的出現,讓計算重心從算力轉向效率,RISC-V在新型MOE架構下幫助大模型推理降本增效 ,有非常多的機會。未來整個模型呈現稀疏性,總參數量大幅上升,而每個token對應的活躍參數量大幅下降 ,因此每一次推理所調用的算力在下降 。不過,每個token推理的存儲容量和帶寬需求大幅上升。”
石義軍提到,模型架構還會繼續優化 ,算力架構需要新型AI算力支持,超長的上下文需求對存儲管理提出新的要求。在大模型推理浪潮下,掀起下一代AI算力的需求和更新 。而CPU如何更好地支持新型AI算力 ,成為發展重點。RISC-V指令集和架構的開放性和靈活性,能更快更好賦能CPU下一代新型算力。
目前,RISC-V架構在大模型推理上機會與挑戰并存。在挑戰方面 ,RISC-V架構的多核同步性能待完善,與ARM LSE等擴展存在差距 。“大模型芯片采用多核擴展來適應不同的模型尺寸,如何有效降低同步代價,是RISC-V在大模型推理架構創新的關鍵。此外 ,超大規模參數下,多芯片互聯通訊的效率也將成為瓶頸,RISC-V如何融入現代AI通訊生態 ,也很重要。 ”石義軍稱 。
此外,RISC-V架構的AI擴展標準化尚待完善,架構和技術成熟度也還不夠 ,矩陣指令方案尚未收斂,AI軟件棧標準亦有待完善。
石義軍表示,正積極推進RISC-V在AI場景中的應用機會 ,尋找本地化部署一體機和小規模推理集群成本的最優解,以及云端大規模部署中,尋找RISC-V CPU和GPU高效協同的最優解。
“我們正與新思科技合作 ,通過Chiplet技術實現RISC-V CPU與GPU的高效互聯 。”石義軍透露,這一方案已在中興微電子的AiCube訓推一體機中應用,兼容DeepSeek等大模型,降低企業AI部署成本。
石義軍稱 ,RISC-V在大模型推理中的成功取決于技術突破與生態共建的雙重推進。他呼吁,行業應構建開放共享的RISC-V產業鏈,完善行業標準 ,培育RISC-V人才,構建可持續的RISC-V生態體系,落地通算和大模型推理場景 ,打造有競爭力的解決方案,打通產業上下游RISC-V應用 。
消費電子 、汽車等領域加速落地
《科創板日報》記者從峰會現場獲悉,RISC-V芯片在智能手表、手環、智能攝像頭等領域正在落地 ,市場培育已經成熟。
根據SHD Group報告的統計預測,基于RISC-V的SoC芯片從2024到2031年期間的市場滲透率將從5.9%增長到25.7%,到2031年RISC-V出貨量將超過200億顆。預計將在以下六大市場占據顯著份額:消費電子(39%) 、計算機(33%)、汽車(31%)、數據中心(28%) 、工業(27%)和網絡通信(26%) 。
在阿里達摩院的玄鐵展臺上 ,《科創板日報》記者看到了RISC-V處理器在邊緣和AI智算、服務器及周邊、數據存儲 、消費電子、汽車電子、網絡通訊、智能工控等領域的應用。
在消費電子領域,玄鐵團隊與凌思微 、博流智能,以及上市公司全志科技、東軟載波等合作。
比如,石頭掃地機器人內置搭載玄鐵E906處理器的全志 MR527芯片 ,湯姆貓AI語音情感陪伴機器人內置搭載玄鐵C906處理器的全志R128芯片,卡片相機內置搭載玄鐵E907處理器的全志V851s芯片,臺電P50AI平板電腦內置搭載玄鐵E902處理器的全志A733芯片 ,Insta360 Go3s運動相機內置搭載玄鐵C906處理器的全志F133芯片等。
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