在全球科技飞速发展的背景下，RISC-V与人工智能（AI）的结合成为了业内关注的焦点，8月19日，第四届滴水湖中国RISC-V产业论坛在上海临港滴水湖畔召开，北京大学讲席教授、RISC-V国际基金会人工智能与机器学习专委会主席谢涛发表了《万物智联时代RISC-V+AI之路》演讲，分析了RISC-V与AI技术的结合及其发展路径探索。

他在发言中，尽管国产AI芯片在硬件性能方面取得了长足进步，但在软件生态上仍然面临巨大挑战。尤其是与英伟达的CUDA生态相比，国产AI芯片在生态系统上仍然显得薄弱。当前，许多国产芯片公司为了快速适应市场需求，选择兼容CUDA生态，但这种策略在长期内可能导致受制于人的风险。相比之下，另一些公司选择自主开发的道路，但面临开发成本高、人才稀缺等问题，使得它们在市场竞争中处于不利地位。

“CUDA生态是2006年英伟达推向市场，经过这么多年的生态发展、已经成长为有450万的CUDA开发者。这些“CUDA开发者”指的是用CUDA语言和使用CUDA接口的开发者，已经是一个非常庞大的软件生态大军。国产AI芯片公司包括国际上的一些其它的AI芯片公司也会采用所有的“打不过就加入”的思路，采用兼容CUDA软件生态、特别是走GPGPU路线的做法。这样的一个道路是能够解燃眉之急，但是长远来看它还是受制于人。其它的一些AI芯片公司走的是非CUDA路线，整体上是呈“小、散、弱”的局面。” 他指出。

在这样的背景下，他指出RISC-V的开放性、灵活性和高度可扩展性成为了AI芯片领域的一个理想选择。RISC-V架构允许芯片设计者根据具体需求定制AI加速器，这种灵活性特别适合应对快速变化的AI工作负载。此外，RISC-V的指令集可以根据需要扩展，以提升AI计算的性能和效率。这些优势使RISC-V在低功耗和高效能领域具有显著优势，特别是在边缘计算和智能终端等应用场景中。

他认为RISC-V AI芯片的两种主要模式：

1. Integrated模式（紧耦合）适合低功耗领域（RISC-V+AI），以CPU主干为骨架，集成在CPU内部，共享PC、寄存器堆等流水线单元，只是在执行单元部分增加了矩阵或向量单元。

2. 2.Attached模式（松耦合）适合大算力领域（AI+RISC-V），外挂在CPU上的，会有自己独立的流水线、寄存器堆、缓存等。它是“协处理器”，它可以接收来自一个或多个CPU的指令，异步地执行不同CPU提交过来的任务。

   
   

他表示目前我国RISC-V+AI生态存在生态碎片化、资源投入严重不足、缺少组织统筹以及产学研协同不紧等挑战。

对此，谢涛分享了RISC-V+AI生态建设中的几个核心策略。他提出首先通过推动RISC-V国际标准和共建开源软件生态来应对生态碎片化和资源不足等挑战。通过推动RISC-V指令集扩展成为国际标准，并利用开源系统软件栈，形成一个“根技术开源”与“叶技术竞争”的技术生态布局。这种方式不仅能帮助RISC-V在国际市场上占据一席之地，还能借助全球开源社区的力量，推动整个生态的健康发展。

其次，谢涛提出，应聚焦边缘计算和智能终端等多样化应用场景，推动软件生态的发展。这种“农村包围城市”的策略，旨在逐步建立RISC-V在AI领域的市场地位，进而与英伟达的CUDA生态形成竞争。

在国际竞争中，谢涛建议通过推动RISC-V国际标准化和共建开源软件生态，与英伟达的CUDA生态形成有效竞争。他强调了国际合作的重要性，尤其是在推动开源工具创新和建立统一的技术标准方面。此外，谢涛还提到，RISC-V的支持者正在通过差异化战略，以实现与现有主导生态的并驾齐驱。

关于具体破局思路，他提出国际标准+开源社区两抓手。1.以推动RISC-V国际标准为抓手到国际借力，把握“根技术”从我国领军企业共识出发，快速布局新时代的新市场（智能终端、AIPC等），以推动国际基金会标准来依托上游国际开源社区来贡献系统软件栈。

2.以共建国际开源软件生态为抓手到国际借力。团结企业一起探索、探讨，也要定出Triton，比CUDA要更高层。英伟达是GPGPU是Triton主要支撑的，所以也给我们一个机会、让RISC-V能够长出一块，团结大家一起“粗烟囱式”的能够和GPGPU的齐头并进。

另外就是英特尔主推的SYCL，它也是一个我们依托国际方兴未艾、能够很有生命力、发展很快的软件生态之一，在这个场景下，也是把秘书处设在北京开源芯片研究院，今年成立了多个指令标准集工作组，团结全国的力量来在这方面推动。包括今年也发起了一个“甲辰计划”，呼吁大家一起来建设软硬件的生态，目前有超过40家的开源社区企业加入，一起去推动RISC-V的开源生态。

总的来说，RISC-V在AI领域的潜力巨大，RISC-V的开放性和灵活性为AI计算带来了全新的可能性，但其生态系统的建设仍面临诸多挑战。随着全球产业界的不断努力和国际合作的深入，RISC-V+AI的融合之路或将成为未来科技发展的重要方向。但其成功离不开产业界的协同努力和战略性布局。通过国际合作、开源社区的建设以及创新技术的推动，RISC-V有望在万物智联时代成为AI计算的中坚力量。

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