AI导读:

玄铁首款服务器级RISC-V CPU C930即将在3月开启交付,RISC-V技术正快速拓展至高性能计算和AI算力领域。DeepSeek技术的出现为算力市场开辟新机遇,显著降低算力需求,为国产芯片提供适配大模型的新机会。

由达摩院举办的2025玄铁RISC-V生态大会上,《科创板日报》记者获悉,玄铁首款服务器级RISC-V CPU C930将在3月开启交付。RISC-V技术正快速从嵌入式系统拓展至高性能计算和AI算力领域。在RISC-V国际基金会2024年批准的25项标准中,超过半数聚焦于高性能或AI应用。玄铁团队正积极推动RISC-V高性能处理器在多个场景的落地。

活动现场,国电南瑞、经纬恒润等上市公司宣布加入“RISC-V无剑联盟”。首批联盟成员还包括Arteris(AIP)、Imagination、新思、达摩院玄铁、中国电信、海尔科技、芯昇科技等。

业内人士指出,Deepseek技术的出现为算力市场开辟了新的可能性。DeepSeek通过创新的MOE架构显著降低了激活参数比,算力需求降幅近20倍,为国产芯片提供了适配大模型的新机遇。

RISC-V进军高性能与AI算力领域

《科创板日报》记者了解到,即将交付的玄铁最高性能处理器C930,在SPECint2006基准测试中表现优异,适用于服务器级高性能应用场景。C930集成了512 bits RVV1.0和8 TOPS Matrix双引擎,将通用高性能算力与AI算力相结合,开放DSA扩展接口以满足多样化需求。

达摩院还公布了C908X、R908A、XL200等玄铁处理器新品研发计划,重点面向AI加速、车载、高速互联等领域。其中,C908X是玄铁首款AI专用处理器,支持超长数据位宽RVV1.0矢量扩展;R908A针对车规级芯片的高可靠性需求设计;XL200则提供更大规模、更高性能的多簇一致性互联。

在产业生态方面,围绕玄铁高性能RISC-V处理器,多家企业展开合作。劳特巴赫提升诊断与优化效率,兆松科技支持编译优化,Arteris的NoC互联IP提供高性能连接,纽创信安提供安全模块和启动流程。此外,爱芯元智提供NPU集成IP模块,openKylin打造RISC-V适配的AI PC操作系统。

在高性能和AI应用落地方面,中科院软件所正开展RISC-V高性能应用项目,包括“如意BOOK乙巳版”、智能机器人、AI PC等。基于玄铁C920处理器的AI PC概念机已成功运行Llama、Qwen、DeepSeek等开源模型。

中科院软件所RISC-V生态负责人介绍,基于RISC-V架构的AI PC概念机可运行7B参数的DeepSeek大模型,用作编程助手,具备多模态能力,如文生图、图像修改等。未来,生态伙伴将参考此设计进行定制,推动RISC-V在高性能领域的落地。

RISC-V无剑联盟新增Cadence、西门子EDA、经纬恒润、普华基础软件、网易有道、国电南瑞等成员。经纬恒润将基于RISC-V提供芯片定义、AUTOSAR基础软件和自研工具链开发,构建完整的车规级解决方案。普华基础软件发布的开源车控操作系统已适配RISC-V架构,将持续支持最新规范,共建技术生态。

多家芯片企业发布RISC-V芯片新品,涵盖AI推理、高性能网络、SSD主控、GPU SoC等领域。同时,中科重德等企业展示了RISC-V芯片在机器人、工控、智能终端等行业的落地应用。

DeepSeek推动算力市场变革

北京开源芯片研究院科学家认为,DeepSeek等大模型的兴起将推动AI推理算力需求大幅增长。近期,DeepSeek在全国范围内部署,产生了巨大算力需求。今年1月后,国内智算中心算力供不应求。

AI推理算力需求呈现两个特征:一是与CPU紧密协作,成为未来业务不可或缺的环节;二是呈现多样化需求,不同场景产生不同算力需求。

知合计算CEO认为,DeepSeek的出现打破了算力、内存、互联的平衡,新算力架构迎来新机遇。由于MOE架构降低了计算成本,模型单机部署成为可能。

达摩院专家指出,DeepSeek通过MOE架构大幅降低激活参数比,使大模型所需算力明显下降。这对芯片设计提出了新的平衡点,对RISC-V而言是良好机遇。

阿里云无影事业部总裁认为,DeepSeek降低的算力需求近20倍,为更多芯片提供了机会。例如,671B模型在调用专家模块时,激活的模型参数仅37B,算力大幅降低。

DeepSeek带来的算力成本降低,有望让所有芯片具备适配大模型能力。在scaling law规则下,国产芯片在工艺和算力上追赶难度降低。大模型算力下降20倍,一方面更多芯片有机会满足需求,另一方面,大模型将从云端走向端侧,RISC-V算力体系及其生态有望让所有芯片具备大模型能力。

谈及基于玄铁C930芯片的DeepSeek一体机推出时间,阿里云无影事业部总裁表示,今年可能性较小,或需等待明年。

对于RISC-V的未来发展,专家强调,应发挥RISC-V可定制优势,形成产业竞争力。RISC-V在AI领域面临工具箱、人才、标杆案例等挑战,亟需完善工具链、培养人才、树立标杆案例。

(文章来源:科创板日报)