2025 年 7 月 16-19 日，第五屆 RISC-V 中國峰會在上海張江科學(xué)會堂拉開帷幕。這場匯聚全球芯片產(chǎn)業(yè)目光的盛會中，知合計算以 “多場主題演講 + 核心產(chǎn)品發(fā)布” 的強(qiáng)勢姿態(tài)登場 —— 不僅在主論壇、高性能分論壇、人工智能分論壇系統(tǒng)闡述技術(shù)理念，更正式公布新一代高性能 RISC-V 內(nèi)核進(jìn)展，并發(fā)布 “阿基米德” 系列通推一體 CPU 產(chǎn)品。這一系列動作，被業(yè)內(nèi)視為 RISC-V 架構(gòu)向高性能計算領(lǐng)域發(fā)起沖擊的 “沖鋒號”，也讓中國芯片企業(yè)在全球架構(gòu)競爭中的話語權(quán)再獲提升。

孟建熠博士在RISC-V中國峰會上演講

一、架構(gòu)變革臨界點：RISC-V 為何成為 AI 時代新引擎？

全球芯片架構(gòu)的演進(jìn)始終與時代需求深度綁定：PC 時代 x86 以封閉生態(tài)壟斷市場，移動時代 ARM 靠 “公版授權(quán)” 降低設(shè)計門檻普及，而在 AI 與萬物互聯(lián)時代，RISC-V 正憑借開源、精簡、可擴(kuò)展的特性，成為重構(gòu)產(chǎn)業(yè)格局的新變量。

經(jīng)過十余年發(fā)展，RISC-V 已在物聯(lián)網(wǎng)、嵌入式領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化落地，但向高性能計算場景的突破卻始終面臨 “瓶頸”。知合計算 CEO 孟建熠博士指出：“當(dāng)前 RISC-V 陣營的第一梯隊產(chǎn)品，性能仍落后 ARM 與 x86 主流產(chǎn)品一個身位，且國內(nèi)真正量產(chǎn)的高性能 RISC-V 芯片尚未落地?！?這種性能滯后引發(fā)的 “惡性循環(huán)” 尤為明顯 —— 硬件性能不足導(dǎo)致操作系統(tǒng)、商業(yè)軟件適配動力下降，軟件生態(tài)薄弱又讓企業(yè)客戶持觀望態(tài)度，最終壓縮硬件廠商商業(yè)化空間。

而打破循環(huán)的關(guān)鍵，在于打造 “標(biāo)桿產(chǎn)品”。正如孟建熠所言：“只有先在性能上追上主流架構(gòu)，才能讓開發(fā)者和客戶看到潛力，以標(biāo)桿帶動上下游聯(lián)動，形成生態(tài)正向循環(huán)?！? 這一背景下，RISC-V 的 “開源基因” 與 AI 時代的計算需求形成了奇妙的契合 ——AI 推理場景對算力、能效、成本的平衡要求，恰好撞上了 RISC-V “由外而內(nèi)” 的架構(gòu)優(yōu)勢：不同于 x86 和 ARM “從架構(gòu)定義需求” 的傳統(tǒng)模式，RISC-V 能從應(yīng)用場景出發(fā)靈活擴(kuò)展，開發(fā)者甚至無需掌握 CPU 設(shè)計知識即可優(yōu)化軟件，這種 “需求導(dǎo)向” 的特性，為 AI 原生芯片提供了無限可能。

二、通推一體：架構(gòu)創(chuàng)新破解 AI 計算核心矛盾

在峰會主論壇上，知合計算在峰會現(xiàn)場還公布了其首代通推一體CPU產(chǎn)品“阿基米德”系列，以及阿基米德系列中針對邊緣服務(wù)器場景的A210芯片產(chǎn)品。

據(jù)了解，阿基米德系列創(chuàng)新性采用了UCA統(tǒng)一計算架構(gòu)，實現(xiàn)了統(tǒng)一內(nèi)存和統(tǒng)一算子，有助于提高計算效率和性能，為用戶提供更強(qiáng)大的計算能力和更優(yōu)化的使用體驗?！巴ㄍ埔惑w”架構(gòu)則實現(xiàn)了SoC層面高性能通用計算和AI推理能力的高效融合，相較于目前業(yè)界主流的傳統(tǒng)GPU/GPGPU方案，高性價比成為其核心優(yōu)勢。該系列首次亮相的A210，則是一款8核CPU，并配備了12 TOPS（INT8）的AI推理算力。

孟建熠表示，阿基米德系列在AI推理場景中的高性價比優(yōu)勢，源于其對不同大模型架構(gòu)需求的精準(zhǔn)適配，以及對傳統(tǒng)方案成本痛點的針對性突破。

當(dāng)前，基于Transformer架構(gòu)的傳統(tǒng)大語言模型，因模型參數(shù)規(guī)模龐大、計算過程中存在大量矩陣運(yùn)算與特征交互，對算力密度和內(nèi)存帶寬提出了極高要求。為滿足這類需求，GPU/GPGPU等并行計算卡普遍采用HBM作為存儲方案。但HBM的技術(shù)特性也帶來了顯著弊端：一方面，HBM制造工藝復(fù)雜、產(chǎn)能有限，導(dǎo)致其成本居高不下；另一方面，受限于堆疊技術(shù)和功耗控制，單顆GPU能搭載的HBM容量通常有限，難以滿足超大規(guī)模模型的全量參數(shù)加載需求。而若通過“多GPU互連”來擴(kuò)展內(nèi)存容量，又會帶來設(shè)備間通信開銷增加、算力利用率下降和浪費等新問題。

這種“高帶寬依賴-HBM綁定-成本飆升+容量受限”的鏈條，使得傳統(tǒng)方案在AI推理場景中性價比偏低。

與傳統(tǒng)方案不同，知合計算的阿基米德系列選擇傳統(tǒng)CPU中的DDR內(nèi)存作為存儲方案。盡管DDR的帶寬和傳輸速度低于HBM，但其核心優(yōu)勢恰好匹配了以DeepSeek為代表的新興MoE架構(gòu)大模型的需求：MoE架構(gòu)的核心特點是模型參數(shù)規(guī)模極大，但實際推理時僅激活部分“專家模塊”，這對內(nèi)存的“容量”要求遠(yuǎn)高于“帶寬”，且單次計算的數(shù)據(jù)流并不大。此時，DDR內(nèi)存的“大容量”和“擴(kuò)容成本低”成為關(guān)鍵優(yōu)勢，既能滿足MoE模型的海量參數(shù)存儲需求，又能顯著降低硬件成本。

基于上述場景需求和RISC-V架構(gòu)的靈活設(shè)計，A210芯片無需盲目追求高帶寬和大算力，而是通過內(nèi)存架構(gòu)優(yōu)化與MoE模型的特性適配，在“算力供給-帶寬需求-內(nèi)存容量”之間找到了更優(yōu)平衡點，同時避免了效率損耗和冗余成本。這種按需匹配的設(shè)計，能夠?qū)崿F(xiàn)AI推理場景下的高性價比優(yōu)勢——以更低成本提供滿足實際需求的推理能力。

當(dāng)前A210芯片已完成回片和內(nèi)部測試，即將對開發(fā)者、合作伙伴和客戶提供樣片測試申請，后續(xù)將繼續(xù)推進(jìn)其商業(yè)化落地和實際應(yīng)用場景的部署。

三、技術(shù)突圍背后：從架構(gòu)到生態(tài)的全鏈條創(chuàng)新

知合計算的突破并非偶然，而是建立在 “芯片架構(gòu) - 軟件算法 - 生態(tài)協(xié)同” 的全鏈條創(chuàng)新之上。這種系統(tǒng)性能力，正是 RISC-V 向高性能領(lǐng)域突圍的核心支撐。

知合計算雖非最早入局者，卻憑借對“商業(yè)化落地”的極致聚焦，走出了一條“后發(fā)先至”的差異化路徑。知合計算從成立之初便將重心鎖定在產(chǎn)品的實際落地能力上。其團(tuán)隊在芯片外圍設(shè)計、互連技術(shù)、緩存優(yōu)化等底層細(xì)節(jié)，以及調(diào)試工具包、軟硬件交付配套工具鏈等生態(tài)支撐環(huán)節(jié)持續(xù)深耕，構(gòu)建起從CPU核到終端產(chǎn)品的完整技術(shù)鏈條。

眾所周知，RISC-V 生態(tài)建設(shè)的難點，在于如何在軟件積累不足的情況下實現(xiàn)商業(yè)化落地。知合計算選擇了 “避實就虛” 的場景化策略 —— 聚焦對軟件生態(tài)依賴度較低的領(lǐng)域率先突破。

以大模型推理為例，主流算法核心算子僅需適配十余個，知合計算完成對滿血版 DeepSeek 等模型的適配后，即可直接應(yīng)用于一體機(jī)場景，無需大規(guī)模投入軟件適配。孟建熠解釋：“這是一種‘以點帶面’的生態(tài)建設(shè)思路 —— 先通過標(biāo)桿場景落地建立信心，再吸引更多開發(fā)者加入，形成滾雪球效應(yīng)。”

這種策略已初見成效：目前其 CPU 核已實現(xiàn)對 RISC-V 系統(tǒng)平臺規(guī)范關(guān)鍵子項的高支持率，SoC 和上層軟件棧原生兼容數(shù)十個平臺規(guī)范；同時與多家一線云廠商協(xié)作，在 IP 層面與合作伙伴深度聯(lián)動，構(gòu)建起 “硬件 - 軟件 - 應(yīng)用” 的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)。

孟建熠對 RISC-V 的未來充滿信心：“如果 x86 像是占領(lǐng)了幾座主要島嶼，RISC-V 的未來可能是一片大海?！痔煜隆潜厝悔厔?，很可能在未來 5-10 年內(nèi)實現(xiàn)?！?但他也強(qiáng)調(diào)，這需要全行業(yè)的協(xié)同 ——“國內(nèi)廠商要抱團(tuán)取暖，提升國際標(biāo)準(zhǔn)話語權(quán)；通過‘競合共生’加速技術(shù)迭代，讓 RISC-V 從‘概念驗證’走向‘規(guī)模商用’?！?

結(jié)語：從 “星星之火” 到 “星辰大海”

當(dāng) “阿基米德” 系列的樣片即將交付測試，當(dāng)高性能內(nèi)核的軟件適配申請持續(xù)涌入，RISC-V 在高性能計算領(lǐng)域的突圍已從 “可能性” 變?yōu)? “進(jìn)行時”。知合計算的實踐表明：中國芯片企業(yè)不僅能在架構(gòu)創(chuàng)新中跟上全球節(jié)奏，更能通過場景化創(chuàng)新與生態(tài)協(xié)同，成為規(guī)則制定的重要參與者。

從物聯(lián)網(wǎng)的 “輕量級玩家” 到高性能計算的 “挑戰(zhàn)者”，RISC-V 的成長軌跡，恰是中國芯片產(chǎn)業(yè)從 “跟隨” 到 “引領(lǐng)” 的縮影。隨著 “通推一體” 架構(gòu)的普及、“阿基米德” 系列的落地，以及全行業(yè)的協(xié)同發(fā)力，RISC-V 正從過去的 “點點繁星”，走向 AI 時代的 “星辰大?！薄?