随着生成式AI技术的快速演进,AI模型在训练和推理过程中,产生巨大算力需求,RISC-V技术在生成式AI硬件算力时代有哪些发展机遇呢?RISC-V是否对AI适合呢?

RISC-V作为一个全新的指令集架构,凭借其开源、精简、可扩展等诸多优势,迅速获得了全球半导体厂商的青睐。截至2023年底,RISC-V国际基金会已经拥有了4423个成员,同比增长28%,遍布全球70多个国家。

与此同时,随着生成式AI技术的快速演进,AI模型在训练和推理过程中,产生巨大算力需求,RISC-V技术在生成式AI硬件算力时代有哪些发展机遇呢?RISC-V是否对AI适合呢?

在由芯原与上海开放处理器产业创新中心联合主办的“智”由“芯”生——RISC-V和生成式AI论坛上,RISC-V国际基金会理事长戴路认为,RISC-V或许是最适合AI的指令集架构。

戴路表示, RISC-V是一个开源指令集架构(ISA),与传统的闭源ISA如x86和Arm形成了鲜明对比。x86和Arm的使用通常受到严格的授权限制和高昂的费用,而RISC-V则完全免费且无使用限制,任何组织或个人都可以自由地使用和修改其指令集。这一点对于AI研究者和开发者尤为重要,因为它降低了进入门槛,促进了创新和协作。

此外,RISC-V的可扩展性允许用户根据特定需求添加自定义指令,这对于AI硬件优化至关重要。AI算法往往需要大量的矩阵运算、神经网络推理等特殊计算,通过在RISC-V架构中加入针对AI任务的自定义指令,可以显著提升处理效率和性能。

而且,RISC-V国际基金会则是要保障其各个国家、各个公司开发的RISC-V芯片和软件都是可以相互兼容的,这有助于建立一个统一的AI硬件平台标准,避免了技术碎片化的问题。

同时,RISC-V的开放性和可定制性吸引了众多初创企业和学术界参与其中,形成了一个充满活力的生态系统,这反过来又促进了AI相关技术的快速发展。

特别是在AI的热潮之下,RISC-V作为一个仍在持续发展和完善当中的开源指令集架构,可以根据当前AI发展的需求来完善相关的指令集,这也使得RISC-V开始被越来越多的芯片设计公司用于其AI芯片的设计。

据SHD Group公布的预测数据显示,据SHD Group数据预测,预计到2030年,全球RISC-V芯片市场的规模将达到927亿美元,相比2023年增长276.8%,2023-2030年年复合增长率高达47.4%。其中,用于AI加速器的RISC-V芯片市场规模预计将达到420亿美元,年复合增长率达高达49.2%。

在具体出货量方面,到2030年,预计RISC-V芯片的出货量将达到161.81亿个,相比2023年增长了135.0%,2023-2030年年复合增长率达44%。其中,用于AI加速器的RISC-V芯片预计将达到41亿个,年复合增长率高达51.9%。

显然,基于RISC-V架构的AI芯片的出货量、销售额的年复合增速都要明显高于常规的RISC-V芯片,显示出其在这一领域的强大竞争力和潜力。

由于RISC-V架构的持续演进,它可以及时融入AI的新需求,如高效能的机器学习加速器设计,使得RISC-V成为了AI硬件设计的理想选择。

戴路指出,RISC-V作为一种新兴的指令集架构(ISA),它代表了现代处理器设计的最前沿并且仍然在持续演进进步之中。此外,其其开放性和合作性,可以避免AI技术的垄断和封闭,促进AI技术的创新和进步。

例如,在芯片设计领域,EDA工具(电子设计自动化)对于创建高性能的AI芯片至关重要。拥有大量训练数据的大企业如英特尔、高通、英伟达以及华为,可能不愿与竞争对手分享这些宝贵的资源。然而,RISC-V的开放生态允许小型企业甚至个人开发者在不侵犯核心商业秘密的前提下,参与到AI芯片的创新中来。这不仅降低了AI技术的准入门槛,还促进了多样化和定制化的解决方案,满足不同场景下AI应用的特定需求。

在教育层面,RISC-V的影响力也日益显著。美国的高校中,RISC-V已经成为计算机科学教育的重要组成部分,激发了学生对这一领域的浓厚兴趣和热情。年轻一代的技术人才对RISC-V展现出的高度参与度,预示着未来的AI产业将受益于一个由广泛背景和创意驱动的开发者社区。

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