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從2010至今13年的時(shí)間，RISC-V架構(gòu)已從無人問津變成了能夠挑戰(zhàn)ARM架構(gòu)的最強(qiáng)勇者。究其原因，無外乎開源、自由、簡(jiǎn)單等原因，更關(guān)鍵的是隨著經(jīng)濟(jì)逆全球化趨勢(shì)凸現(xiàn)，中美更存在著貿(mào)易進(jìn)一步脫鉤的可能。有著臺(tái)積電、英偉達(dá)等“卡脖子”的前車之鑒，國(guó)內(nèi)的半導(dǎo)體廠商與芯片工程師愈發(fā)關(guān)注如何針對(duì)Arm進(jìn)行“國(guó)產(chǎn)替代”，RISC-V逐漸成為“全村的希望”。
不過，“國(guó)產(chǎn)替代”終究是在走替代的道路，要想實(shí)現(xiàn)如今ARM那樣成熟的生態(tài)，年輕的RISC-V的路還有很長(zhǎng)。但正如武俠小說中，主角往往都能在機(jī)緣巧合下獲得傳世法寶或頂級(jí)武功秘籍，RISC-V似乎也迎來了它的機(jī)遇——AI時(shí)代。
如果說曾經(jīng)的RISC-V是沿著ARM的道路前行，努力做好“替代”的工作，那AI時(shí)代的RISC-V就獲得了超越ARM的機(jī)會(huì)。
RISC-V不止替代，為什么？
另起爐灶，沒包袱
圖源：攝圖網(wǎng)
相對(duì)ARM來說，RISC-V擁有的最大優(yōu)勢(shì)就是輕量化與開源性。
就輕量化來說，這可能并不算是一個(gè)優(yōu)點(diǎn)。雖然芯片僅能聽懂0與1組成的二進(jìn)制命令（機(jī)器語(yǔ)言），但工程師能指揮芯片完成多種多樣的復(fù)雜計(jì)算并不需要使用這些，而是可以使用類似命令行的文本來控制它，這就離不開建立在芯片之上的各種指令集。
指令集本質(zhì)上是操控芯片執(zhí)行任務(wù)的機(jī)器語(yǔ)言或電信號(hào)的集合，每個(gè)指令對(duì)應(yīng)著一個(gè)電路，輸入一些電信號(hào)，芯片就會(huì)返回一些電信號(hào)。它可以被分為復(fù)雜指令集CISC（Complex Instruction Set Computer）與精簡(jiǎn)指令集RISC（Reduced Instruction Set Computing）。事實(shí)上，無論是復(fù)雜還是精簡(jiǎn)，它們之間并無優(yōu)劣之分，只是在面對(duì)不同應(yīng)用環(huán)境的時(shí)候會(huì)展現(xiàn)出不同的性能表現(xiàn)。例如在執(zhí)行較復(fù)雜命令，對(duì)功耗要求不那么高的PC平臺(tái)上，屬于CISC的X86指令集幾乎一統(tǒng)天下，而在移動(dòng)端領(lǐng)域，CISC較高的功耗需求，讓屬于RISC的ARM占據(jù)了絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。
不過就RISC-V與其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手ARM而言，他們都屬于RISC指令集的一種，替代ARM，RISC-V優(yōu)勢(shì)在哪？
進(jìn)入2023年，AI讓芯片的算力得到無與倫比的表現(xiàn)。作為軟件，AI可以說已經(jīng)榨干了所有芯片的極限。而當(dāng)摩爾定律腳步放緩，硬件成長(zhǎng)速度變慢，算力從哪來？突破摩爾定律，RISC-V似乎比ARM更有優(yōu)勢(shì)。
目前，面對(duì)AI算法對(duì)硬件算力的壓榨，實(shí)行專用架構(gòu)，或者說對(duì)AI算法進(jìn)行特定優(yōu)化的芯片成為化解高算力需求的新趨勢(shì)。ARM與X86，作為老牌指令集，它們內(nèi)部有著諸多“陳年代碼”類似的問題——“shit山”，換種文雅的說法就是歷史遺留指令太多，后續(xù)工程師很難再對(duì)現(xiàn)有指令進(jìn)行更新或添加。很多讀者或許下載過ARM官方的文檔介紹，幾千頁(yè)讀下來，熟練掌握尚且困難，推陳出新更是難辦。多指令模式更為ARM架構(gòu)設(shè)計(jì)增添了復(fù)雜性。因此，在指令集的擴(kuò)展方面，年輕的RISC-V天然具有極大優(yōu)勢(shì)。
目前，專用芯片可以分為常規(guī)的CPU、GPU，以及FPGA與ASIC。芯片從CPU到ASIC，專用性依次提升，但通用性也相應(yīng)下降。ASIC作為專用芯片，它甚至只能跑固定算法，不過換來的則是超越所有芯片的運(yùn)行速度與更低的功耗。有數(shù)據(jù)顯示，相對(duì)同級(jí)別CPU、GPU，該類ASIC芯片可提高運(yùn)算性能15倍至30倍，并提高能耗效率30倍至80倍。不過，目前AI算法還正處于快速迭代中，將算法直接固定下來顯然不劃算。因此，專用性與通用性兩手抓的DSA架構(gòu)與FPGA受到更多的關(guān)注。
2017年，David Patterson與John Hennessy在“體系結(jié)構(gòu)的黃金年代”主題演講中提出了DSA架構(gòu)。相比FPGA，DSA更像是ASIC的升級(jí)版或回調(diào)版，而不是FPGA的改進(jìn)。DSA可以為某類應(yīng)用進(jìn)行特定優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)更高的能效比。在RSIC-V高靈活性優(yōu)勢(shì)的加持下，DSA架構(gòu)還能發(fā)揮出更多優(yōu)勢(shì)，其中就包括能耗。從另一方面來說，目前FPGA已經(jīng)較為成熟，已經(jīng)有不少服務(wù)器用上了FPGA，但在新興的邊緣計(jì)算領(lǐng)域，由于對(duì)功耗較為敏感，DSA正在獲取更多市場(chǎng)。
總的來說，更“年輕”的RISC-V擁有比ARM和X86更好的靈活性與擴(kuò)展性。在邊緣AI計(jì)算對(duì)算力、功耗均有較高要求的條件下，DSA架構(gòu)正在快速發(fā)展，RISC-V作為更靈活的指令集，則更加搭配DSA架構(gòu)。
更適合小模型
圖源：攝圖網(wǎng)
RISC-V并不是適合所有的AI模型。很明顯，在AI大模型方面，由于其需要的極高算力與超高的相關(guān)資源消耗，讓幾乎所有RISC指令集望而卻步。以ChatGPT這類大模型為例，據(jù)OpenAI測(cè)算，ChatGPT訓(xùn)練階段總算力消耗約為3640 PF-days（約1PFLOP/s效率跑3640天），GPT-3訓(xùn)練成本預(yù)計(jì)能達(dá)到500萬(wàn)美元/次。
邊緣AI，無法承載大模型對(duì)算力的高需求，瞄準(zhǔn)單一領(lǐng)域、對(duì)算力要求相對(duì)低的小模型AI則可以施展拳腳，RISC-V的機(jī)會(huì)就來了。尤其是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，RISC-V已經(jīng)展現(xiàn)出了優(yōu)勢(shì)。前文提到，RISC-V的輕量化帶來靈活性優(yōu)勢(shì)，這一點(diǎn)也正好匹配了IOT領(lǐng)域的發(fā)展。2021年，RISC-V芯片數(shù)量已經(jīng)突破10億顆，其中最多應(yīng)用在語(yǔ)音識(shí)別、AI視覺、智能家電、工業(yè)控制、物聯(lián)網(wǎng)安全等領(lǐng)域。
從算法角度來說，更高自由度的RISC-V指令集恰好與需要更快速迭代與高算力的AI算法相匹配。墨滴論壇專家表示：“RISC-V的指令集可以根據(jù)具體的應(yīng)用需求進(jìn)行裁剪和定制，因此可以更好地適應(yīng)不同的AI算法，包括深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。”更重要的是，AI算法，無論是大模型還是小模型，都離不開算力屬性的支持。既要算力高，又要迭代快適應(yīng)廣，更輕更便捷的RISC-V非常適合。
還有一點(diǎn)非常重要，在ARM的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)區(qū)域IP領(lǐng)域，RISC-V還擁有殺手锏。首先，由于RISC-V指令集非常靈活，在設(shè)計(jì)芯片時(shí)，單個(gè)IP可以更加靈活的進(jìn)行組合或重構(gòu)（自行增減指令集或者核心數(shù)量），而不是必須遵守ARM的IP協(xié)議，較死板的應(yīng)用高價(jià)買來的IP核。簡(jiǎn)單來說，RISC-V的IP相比ARM還能繼續(xù)“拆解”，以解決芯片設(shè)計(jì)的多種情況。同時(shí)，這也為RISC-V架構(gòu)帶來了更高的擴(kuò)展性，設(shè)計(jì)師可以像玩樂高積木一樣任意拆分模塊，組合出理想中的芯片來。
總結(jié)一下，如今AI大流行時(shí)代，云端AI模型正逐漸向覆蓋面積更廣闊的邊緣移動(dòng)。高自由度的組合形式為RISC-V帶來更強(qiáng)的靈活性，也更加契合邊緣AI的發(fā)展。
AI時(shí)代，RISC-V怎么開拓市場(chǎng)？
圖源：攝圖網(wǎng)
就ARM或X86的選擇上，一家中小規(guī)模的公司，一旦選擇在某個(gè)指令集上發(fā)力，就要投入大量人力資源去迎合。那么RISC-V怎么從早已成熟的ARM架構(gòu)中搶奪本來就稀缺的芯片人才呢？
記者在南京世界半導(dǎo)體大會(huì)上采訪到了時(shí)擎科技董事長(zhǎng)蔣壽美。他表示，其實(shí)應(yīng)用RISC-V指令集并不會(huì)給芯片設(shè)計(jì)工程師造成很大困難。ARM與RISC-V之間的切換，就像是具有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識(shí)的程序員，在C語(yǔ)言與Python之間的切換一樣。變化的只是指令，不變的是整體的設(shè)計(jì)理念。蔣壽美認(rèn)為，一個(gè)熟練掌握ARM架構(gòu)的設(shè)計(jì)師，可能僅需半個(gè)月就能切換到RISC-V的開發(fā)上來。
對(duì)于RISC-V來說，AI是個(gè)風(fēng)口，但也埋藏危機(jī)。曾經(jīng)元宇宙與區(qū)塊鏈的概念都紅極一時(shí)，不過僅一兩年的時(shí)間過后，很多廠商就已經(jīng)倒閉或撤資，吹起來的泡沫也一一破裂。當(dāng)AI退潮，RISC-V是否在裸泳呢？
就目前來看，AI的浪潮與過去元宇宙和區(qū)塊鏈的爆火并不相同。AI其實(shí)已經(jīng)切實(shí)的提升了整體生產(chǎn)力。更關(guān)鍵的是，AI的發(fā)展并不是一蹴而就，從阿爾法狗戰(zhàn)勝李世石的驚世棋局，再到ChatGPT引發(fā)的另一個(gè)“iPhone時(shí)刻”，AI已經(jīng)高速發(fā)展了很久，它經(jīng)歷了多次互聯(lián)網(wǎng)寒冬，橫跨了多個(gè)爆發(fā)的熱點(diǎn)技術(shù)。記者從多家企業(yè)中了解到，目前很多企業(yè)都將研發(fā)重點(diǎn)押寶AI，尤其是邊緣計(jì)算，包括AI語(yǔ)音、AI視覺甚至AI交互。今天的發(fā)展成果，還遠(yuǎn)不及AI所能達(dá)到的頂點(diǎn)。AI從未止步，RISC-V也未停歇。
總結(jié)
從宏觀角度看，RISC-V的發(fā)展還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及ARM。龐大的生態(tài)體系與眾多的開發(fā)者是RISC-V難以逾越的鴻溝。不過正因如此，RISC-V也具備了更輕量化的指令集，“船小好調(diào)頭”成為AI時(shí)代的重要優(yōu)勢(shì)。隨著硬件技術(shù)的發(fā)展，更搭A(yù)I的RISC-V正從替代ARM，一步步走向與ARM并肩前行的未來。
