近日，OSCHINA 和 Gitee 聯合發布了《2022 中國開源開發者報告》。

其中?“前沿開源技術領域解讀” 部分，多位在其領域有所建樹的一線開發者和開源商業化公司創始人，對目前國內外流行的前沿開源技術領域過去的發展和未來的趨勢進行了深入的洞察，覆蓋開源云原生、開源 AI、開源大前端、開源大數據、開源 DevOps、RISC-V、開源操作系統、開源數據庫、編程語言九大領域。

本篇為 RISC-V 領域的解讀。

憑借指令精簡、模塊化、可擴展、開源的優勢，RISC-V 架構在近幾年備受追捧。尤其是在 2022 年，RISC-V 的發展勢頭極為強勁，RISC-V 處理器核出貨量突破 100 億顆。隨著國內外企業面向高性能 RISC-V 市場持續開拓，把 RISC-V 從嵌入式場景拓展到工業控制、自動駕駛、人工智能、通信、數據中心等對算力要求更高的場景，RISC-V 有望在不久的將來與 X86、ARM 形成三足鼎立之勢。

RISC-V 處理器核出貨量突破 100 億顆

2022 年 7 月，RISC-V 國際基金會首席執行官 Calista Redmond 在嵌入式世界大會上宣布 RISC-V 架構處理器核的出貨數量已突破 100 億顆。根據 Semico Research 預測，到 2025 年 RISC-V 架構處理器核的出貨數量將達到 800 億顆。為了實現以開源、開放、共建、共治模式發展 RISC-V 全球生態，RISC-V 國際基金會于 2020 年重組為由理事會、技術指導委員會與技術工作組等組成的開放治理架構，并將總部設于瑞士日內瓦，目前已吸引 70 多個國家的 3100 多個會員。 RISC-V 處理器核出貨量突破 100 億顆，這是 RISC-V 生態發展的重要里程碑事件，這標志著 RISC-V 生態發展呈現明顯加速態勢。除了出貨量超 100 億顆，還有三個趨勢彰顯了 RISC-V 有望在不久的將來與 X86、ARM 形成三足鼎立之勢。 （1）已經出現一批瞄準高性能 RISC-V 的國內外企業，性能對標 ARM Cortex-A76/A78，甚至 Neoverse-N1/N2，這些企業將把 RISC-V 從嵌入式場景拓展到工業控制、自動駕駛、人工智能、通信、數據中心等對算力要求更高的場景。 （2）RISC-V 軟件生態正在加速，各個開源軟件社區主動適配 RISC-V 架構。以 Linux 發行版 Debian 為例，2019 年開始支持 RISC-V，在全世界開源社區努力下不到 3 年時間就已經完成 2 萬多個軟件包中 95% 的移植，使 RISC-V 成為 Debian 支持的 Tier-1 架構。 （3）RISC-V 得到不同級別企業的青睞。根據市場披露數據統計，全球 RISC-V 初創企業融資總金額已超過 20 億美元。英特爾、高通、華為、中興、阿里等頭部企業均以高級會員的身份加入了國際基金會，其中英特爾設立 10 億美元 IFS 基金，主要用于 RISC-V 流片服務。 中國 RISC-V 生態發展迅猛，全球 100 億顆 RISC-V 核出貨量中，預計中國將占 1/3 到 1/2。中國社區作為 RISC-V 國際基金會的工作小組和研發伙伴，一直是 RISC-V 最強有力的貢獻者之一，在 RISC-V 全球生態建設中正起到關鍵核心作用。

包云崗

現任中國科學院計算技術研究所副所長，北京開源芯片研究院首席科學家，RISC-V 國際基金會理事，中國開放指令生態（RISC-V）聯盟秘書長。帶領團隊在國內率先開展了一系列開源芯片實踐，包括開源高性能 RISC-V 處理器核“香山”、“一生一芯”計劃等，發表 70 余篇學術論文。入選國家高層次科技創新領軍人才計劃，獲 “CCF-IEEE CS” 青年科學家獎、共青團中央“全國向上向善好青年”等榮譽稱號。

RISC-V 高性能計算要解決的三個問題

RISC-V 芯片出貨超 100 億顆，這對 RISC-V 新架構而言，是一個不錯的里程碑。不過，成果主要集中在嵌入式 SoC 領域。我們觀察到，在 RISC-V 高性能計算領域，已有多家創新企業計劃在 2023 年發布類似 64 核@2.0GHz 規格的服務器級處理器，這必將成為 RISC-V 下一個令人激動的里程碑。當然，關于 RISC-V 高性能計算，還有三大問題需要解決： （1）需要為 RISC-V 體系構建一套數學計算庫，類似 Intel 處理器的 MKL（Math Kernel Libarary），以支持 RISC-V 在高性能計算的應用，保證計算精度、計算效率以及源代碼級安全可控。 目前業內常用的數學計算庫主要為 Intel 的 MKL 和 AMD 的 ACML，二者都是免費的，但不開源，因為這是軟件類核心知識產權。也許您認為免費不就可以了嗎？但當您遇到針對場景需要優化時，將無能為力。這些代碼誰擔保它的安全性、可靠性呢？ 雖然有 OpenBLAS、FFTW、Libm 等部分開源項目可以使用，但這遠遠不夠。而且，開源的版本無法保證計算效率和計算精度。偏偏這在高性能計算應用領域（AI 計算、科學計算）是至關重要的。 數學計算庫作為計算中間件，函數規模上以千計，與計算性能、安全性、可靠性深度綁定。也就是說，它將最終決定處理器是否能進入高性能計算領域。 （2）如何讓 RISC-V 回歸到計算機技術的垂直整合，而不是橫向分解的時代？在算力驅動的數字經濟時代，計算硬件將呈現出多樣性。RISC-V 因其開放性，將比 x86 和 arm 生態更加豐富和多樣，換一種說法就是嚴重碎片化。如果單純追求硬件計算性能的 spec 數據，很容易滑入橫向分解的邏輯，出現類似 VLIW（Very Long Instruction Word）超長指令這種怪物，數十億美金化為教訓。 RISC-V 應該回歸到垂直整合的思路上來，要去思考，如何前瞻性地理解應用，從計算語言到編譯器，再到底層數學計算庫，再到計算機體系結構，實現多個方面垂直整合。存量市場只有赤裸裸的性價比競爭，瞄準增量市場才有跨越式發展的可能。 （3）在異構計算時代，如何構建 “RISC-V CPU + 加速卡（GPU、NPU、DSA、FPGA）” 的高性能異構計算軟件棧？面向異構計算黃金時代，國際三巨頭以其雄厚的資本實力各自為戰，都在整合異構計算硬件平臺（CPU、GPU、FPGA等）和布局異構計算軟件棧（CUDA、OneAPI、ROCm），試圖形成自己的軟硬融合的生態體系，同時展開封閉和開放生態之爭。 這也意味著 RISC-V 領域也必須面臨如何解決異構生態的問題，即，如何解決“n 家公司的 RISC-V CPU + m 家公司的加速卡”的硬件組合，這種組合數量將高達到 n x m；如何實現軟硬融合，遵循什么樣的 API 標準（開源/自研）；異構計算軟件棧的應投入多少預算等問題。

王軍輝

澎峰科技聯合創始人兼首席運營官，畢業于中南大學。曾在科廣電子、Thomson、Vimicro、中科院計算所西研院任職，集成電路設計行業從業二十多年。

編輯：黃飛

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