开源的胜利！RISC-V与AI今日盛大聚首

RISC-V 正在成为 AI 原生计算架构。

在 DeepSeek 的迅速崛起震撼 AI 产业的同时，也引发了相关行业的持续波动。春节期间，达摩院的玄铁团队宣布顺应 DeepSeek-R1 系列蒸馏模型的适配，这一消息引起了半导体行业的高度关注。新兴的开源指令集 RISC-V 在 AI 领域展现出强大的发展动力。
在今日举行的玄铁 RISC-V 生态大会上，传出了 RISC-V 在高性能与 AI 领域的双重突破消息。玄铁首款服务器级 CPU C930 将于下月开始交付，其 AI 算力有了显著提升，进一步加速了「高性能+AI」RISC-V 全链路生态的布局。
开源算力架构 RISC-V 是否能成为开源 AI 的最佳合作伙伴？
AI 模型变革
推动算力架构创新
一位芯片行业的资深专家指出，DeepSeek 既震撼了 AI 领域，也同样引发了芯片行业的深思。通过深入优化，DeepSeek 大幅降低了大型模型的训练和推理成本，算力、内存与互联的平衡发生了巨大变革，为算力架构的创新提供了宝贵的机会。
传统上，AI 大模型需具备较高的算力与内存要求，更倾向于在云端部署，而非边缘设备。然而，DeepSeek 的出现打破了对大模型高算力的依赖，显著降低了训练成本与推理要求，从而助力大型模型从云端迁移至边缘设备。
具体而言，DeepSeek 降低了大模型对计算资源的需求，实现了单机部署的可能性，极大地适配了边缘及端侧设备。当 AI 技术深入各行各业，覆盖多样化的需求时，急需从云端转向边缘，以更好地满足数据安全、个性化定制以及私有化部署等多样化需求。
可以预见，由于 DeepSeek 技术的普及，AI 芯片的形态将面临重构。从原先依赖云计算的大规模并行计算，到如今可以在边缘设备上独立运行的低功耗芯片，AI 芯片的发展正朝着多样化和高效化的方向迈进。
这一变革也引发了许多行业人士对最适合 AI 的算力架构进行深入思考。
虽然并行计算的 GPU 可能并非唯一选择，但串行计算（通用计算）同样可能成为 AI 计算的基础。业界实践显示，DeepSeek 对多种计算体系均能很好地支持。在 CPU 上，即可实现快速部署，推理效果同样出色，这使得 CPU 再次回归核心地位。相比专用的 GPU，CPU 具备通用性强、调度简单的优势，可以显著降低算力需求，并发挥同构计算的优越性。
在 CPU 的发展中，值得关注的就是新兴的 RISC-V 架构。
春节期间，达摩院在一款搭载 RISC-V 处理器玄铁 C920 的芯片上，对 DeepSeek-R1 系列蒸馏模型进行了适配，整个过程耗时仅 1 小时，体验极为顺畅。这意味着 DeepSeek 系列模型能够稳定地在全系列玄铁 CPU 平台及其他搭载 RISC-V 架构芯片的 AI 端侧设备上顺利运行。
RISC-V 备受关注，除了其作为新兴指令集架构所独有的开源与开放性外，它与传统的 x86 和 ARM 架构相比，遵循开放原则，充分体现了开源精神，从而与 AI 发展形成天然契合。基于其开源特性，RISC-V 已吸引了来自全球 1000 多家企业的参与，构建了从硬件设计到软件工具链的庞大生态系统。据 RISC-V 国际基金会的数据显示，目前全球已有超过 80 款不同的 RISC-V 芯片产品投放市场。
此外，RISC-V 的灵活性与可扩展性同样是其受到关注的重要原因。它允许开发者根据具体需求进行指令集定制，其模块化的指令集设计使得开发者可以针对于多种应用场景进行个性化定制，这种灵活性是传统架构所不可比拟的。
从技术层面来看，RISC-V 特别适合新型 AI 计算，其向量扩展（V-extension）能够高效处理大规模并行计算，满足 AI 计算所需的高效性需求。通过打开的架构与硬件加速模块，RISC-V 能够显著提升 AI 任务的执行效率。与 AI 算法深度结合，RISC-V 架构还可设计专用硬件加速单元，从而实现特定 AI 模型的优化。
因此，芯片行业的众多专家纷纷期待，RISC-V 能够成为 AI 时代的原生计算架构。
在今日阿里达摩院主办的第三届玄铁 RISC-V 生态大会上，这一期待终于迎来了兑现的时刻。玄铁首款服务器级 CPU 即将交付
高性能与 AI「双剑合璧」
在大会上，中国工程院院士倪光南指出：「开源 RISC-V 不仅是一项技术创新，更是一次影响未来计算架构的全球性变革。atrix Extension），这一创新将使 RISC-V 在 AI 领域展现出强大的竞争力。

预期到 2030 年，RISC-V 的整体市场份额将达到 20%，其中在 AI 加速器中的占比有望超过 50%。

在大会期间，达摩院展示了新一代旗舰处理器，也是其首款服务器级处理器 C930。

C930 的通用性能算力在 SPECint2006 基准测试中达到 15 / GHz。倪光南院士对此表示，RISC-V 若要真正打入高性能计算市场，必须在 SPECint 2006 软件测试中超过 15 分的高性能标准。因此，C930 的推出标志着 RISC-V 迈出了里程碑式的一步。

此外，C930 搭载了 512 bits RVV1.0 和 8 TOPS 矩阵 双引擎，这一配置将通用高性能算力与 AI 算力有效结合，同时开放 DSA 扩展接口，以支持更多特性需求。

同时，达摩院还披露了 C908X、R908A、XL200 等玄铁处理器家族的新成员的研发计划，力求在 AI 加速、车载应用和高速互联等领域不断演进。具体而言，C908X 定位为玄铁首款 AI 专用处理器，支持 4096 bits 超长数据位宽的 RVV1.0 矢量扩展；R908A 针对车规级芯片的高可靠性需求；XL200 则将实现更大规模和更高性能的多簇一致性互联。

为了配合玄铁处理器能力的拓展，达摩院基于 Linux、Android 和 RTOS 三套主流操作系统推出三套玄铁 SDK，这将其多年来积累的玄铁软件能力进行全面整合，以更完整、便捷和稳定的方式向行业提供支持。其中，玄铁 Linux SDK 提供包括 Hypervisor 虚拟化、CoVE 安全框架、玄铁 AI 框架以及高性能算子库在内的丰富子系统，助力 RISC-V 在高性能及 AI 应用场景的开发。

在发展高性能软硬件技术的同时，玄铁积极引领产业上下游合作伙伴的协同创新，推动 RISC-V 高性能与 AI 的全链路生态构建。

阿里巴巴全力以赴，RISC-V 玄铁引领国际开源社区

对于不太熟悉玄铁的读者，这里简单介绍一下。

2018 年，阿里巴巴确立了专注于 RISC-V 领域的品牌 玄铁；一年后，其首款处理器 玄铁 C910 出现时便以卓越性能成为市场上最强的 RISC-V 处理器。自那时起，玄铁便一路引领国际 RISC-V 生态，成为对国际开源社区贡献最大的中国机构之一，目前在基金会技术委员会及十余个技术小组中担任主要职务，积极推动 AI 方向的标准化建设。

自 2019 年以来，玄铁累计推出了 13 款 RISC-V 处理器，涵盖高性能、高能效与低功耗等多个应用场景，包括：

• C 系列 （Computing）主要面向高端服务器、高端边缘计算、行业应用与消费级 IPC；
• E 系列 （Embedded）主要适用于高端 MPU 及各类 MCU；
• R 系列（Reliability & Real-time）针对高端 SSD、通信、高端工控及车载等场景；
• XT-Link 则是 CPU 多簇互联 IP。

截至目前，玄铁处理器的出货量已超过 40 亿颗，成为国内 RISC-V 领域中影响力与市场占有率最大的处理器系列之一。

在发展过程中，玄铁不仅持续突破 RISC-V 性能的极限，不断追求更高的性能，同时亦积极拥抱 AI，致力于推动 RISC-V 成为 AI 原生算力架构。

在指令集架构技术层面，凭借 RISC-V 架构独特的开放性与灵活性，玄铁早期便定制了针对 AI 应用的指令集扩展，提出的矩阵运算扩展（Matrix Extension）旨在提升 AI 推理和训练效率，并提高端侧 AI 的能效。

在处理器方面，玄铁 C907 首次实现了矩阵扩展，相较于传统方案实现了 15 倍的性能提升。其升级版 C920 支持 Vector 1.0 和 Vector Crypto 技术，使得 GEMM 性能提升超过 7 倍，Transformer 算子性能提升超过 17 倍。而最新旗舰处理器 C930 则结合了矢量与矩阵双引擎，预期将成为端侧 AI 大模型的理想搭档。

在软件生态方面，玄铁构建了端到端的 RISC-V AI 全栈软硬件平台，为芯片厂商提供通用且高效的 AI 算力基础设施，形成面向业务的流水线设计，真正实现从底层硬件设计到上层软件工具链的便捷深度优化。该平台已广泛应用于云端视频转码卡、AI 边缘计算盒子以及 RISC-V 笔记本电脑等终端产品。如意 BOOK 乙巳版”、智能机器人以及基于 C920 的 AI PC 原型机等一系列高性能 RISC-V 应用案例。该 AI PC 原型机已成功运行 Llama、Qwen、DeepSeek 等开源模型，并支持 AI 个人助手、AI 编程和视觉识别等 AI 应用，实现了从开源硬件架构到开源操作系统，再到开源 AI 模型的完整“开源 AI 全链路”，同时计算能耗降低了 30%。

此外，玄铁团队与合作伙伴共同开发了 RISC-V 视频编解码方案、云桌面解决方案等实用方案，并积极拓展 RISC-V 算力在一体机、工业控制 AI 和机器人等领域的应用。
倪光南院士高度评价了玄铁团队务实的投入和创新，认为这是 RISC-V 生态健康发展的重要驱动力。
开源的未来与 RISC-V 的机遇
DeepSeek 的成功案例充分展现了开源的巨大潜力。历经十余年的发展，开源指令集架构 RISC-V 已走出了一条与封闭式 x86 架构和授权模式 ARM 架构截然不同的发展道路，其简洁开放的架构创新模式赢得了业界的广泛认可，并逐渐成为 AI 时代原生架构的理想选择。
RISC-V 的开源开放特性使其能够紧跟 AI 技术的快速迭代，同时其强大的扩展性使其能够与现有架构生态兼容，并支持新兴应用场景的不断涌现。中科院软件所 RISC-V 负责人郭松柳指出：“在 AI 软件栈持续高速演进的背景下，RISC-V 凭借其在三大主流指令集架构中最为灵活和开放的特性，无疑最能适应 AI 时代的技术创新节奏。”