碎片的RISC-V生态江湖，RDI指明方向_

十四年前，RISC-V 在加州大学伯克利诞生。

在 X86 架构和 Arm 架构互相争斗的十多年间，凭借着开源、精简、模块化、易扩展、定制化综合优势，RISC-V IP 核出货量达到 130 亿颗，实现了 Arm 经过 30 年走过的历程。

RISC-V 悄然成长，从默默无闻到声名鹊起。

RISC-V 的深度思考

如今，RISC-V 仍在持续增长。Omdia 最新的报告指出，从今年起基于 RISC-V 的芯片出货量将「每年增加 50%」。RISC-V 在中国落地生根的速度更快。目前市场上 130 亿颗 RISC-V 核心中，一半来自中国。并且在 RISC-V 基金会的超 4000 名会员当中，中国企业占比近一半。

国内外主要 RISC-V 芯片厂商及产品布局情况

目前，国外布局 RISC-V 的企业主要有高通、恩智浦、谷歌、英伟达、英特尔、西部数据等，国内方面如奕斯伟计算、达摩院、兆易创新、乐鑫科技等都纷纷参与 RISC-V 的应用布局，相继推出了 EIC7702X、玄铁 C906、910、黄山 1 号、黄山 2S、GD32V 系列等代表性产品。

投资机构对 RISC-V 创企给予了诸多积极的回应。从 2023 年 1 月至 2024 年 1 月，起码有 16 家从事 RISC-V 芯片研发的国内创企获取了新一轮的融资，其中奕斯伟计算、进迭时空、希姆计算、蓝芯算力、知合计算的最新单笔融资均达到了亿级的规模。

RISC-V 生态体系建设情况

「生态建设」是贯穿 RISC-V 架构发展始终的关键词。2023 年全球 RISC-V 软件生态计划 RISE 的成立标志着 RISC-V 软件生态从纯开源主导、基金会主导进入商业化主导、全球大规模共建的时代。

RISC-V 正在迅速发展，但也仅仅是迈出了第一步。对于一个新型的、开放的计算架构，如何能够助力其发展得更加繁荣，做大 RISC-V 的蛋糕，还需要剥丝抽茧‌，深度思考。

一个有前景的计算架构，必然存在自己独特的优势和挑战。

RISC-V 在中国发展有何优势？北京奕斯伟计算高级副总裁、首席技术官何宁博士表示，中国发展 RISC-V 有两大优势。

第一，从市场角度看，中国场景需求广，同时应用创新能力强。这两点能够保证 RISC-V 新的技术和产品有足够大的发展空间。同时，由于应用场景丰富、创新能力强，使得 RISC-V 产品迭代速度非常快。

第二，从机制角度看，中国有更强的统筹协调和规划布局能力。整体市场引导下，无论是企业还是开发者个人，中国相对于国外更愿意、有更大的热情投入 RISC-V，这使得 RISC-V 在中国的发展更有活力，大家对它的关注度也更高。何宁说到：「在中国，大家对 RISC-V 的发展、自主创新以及未来展望，形成的累积势能已经相当高。越来越多的人愿意投入 RISC-V，这本身就是中国非常大的优势。」

如火如荼的发展 RISC-V 后，更需要考虑 RISC-V 的「头顶的三朵乌云」。目前 RISC-V 的头顶乌云还在三个方面：技术、产品、生态。

技术方面，技术指令集还需要进一步的完善，尤其是面向高性能应用的扩展指令还待补充完善。这个过程虽然有挑战，但是未来一定会走到完善的地步。

产品方面，RISC-V 之前主要应用在物联网领域，高端旗舰性的产品还比较缺乏，这方面业界也在进一步努力。

而生态问题依然是盘旋在 RISC-V 头顶最大的乌云。从发展历程来看，RISC-V 是从物联网起家。IoT 嵌入式场景适合「单兵」突破，对于生态的需求低，软硬件切换的代价小。但是，由于 IoT 是低曝光度领域，尽管 RISC-V 架构芯片的出货量已经突破百亿颗，但普通消费者对其感知度不高，生态也难以复用。向前推进，手机、电脑、服务器等强生态场景对于生态的要求很高，软硬件切换的代价大，需要广泛协同生态链。这方面国内虽有企业在发力，持续朝着高性能方向走，出现了一些芯片，让基于 RISC-V 的高性能芯片成为可能，但是还不够，高势能尚未形成。

因此，RISC-V 发展如何更进一步？解决碎片化问题，搭建属于自己的生态，仍然是一个老大难题。弱生态场景感知度低、强生态场景尚待突破，能否找到合适目前 RISC-V 发展的生态场景？基于此，奕斯伟提出了：RDI（RISC-V Digital Infrastructure，RISC-V 数字基础设施）的产业概念。

RDI 的提出，可谓是「一石激起千层浪」。

什么是 RDI？

RDI 指所有采用 RISC-V 架构的数字基础设施，包括芯片、设备、软件、系统，以及由此形成的「新算力、新网络、新数据、新设施、新终端」等。垂直行业场景是 RDI 落地的首先突破口。

具体而言，奕斯伟计算希望在社会各界的支持下，与上下游生态链伙伴携手合作，共同推动 RISC-V 产业的全方位发展。通过扎实的技术积累与开放合作的创新模式，为推动绿色、安全可靠和可持续的 RDI 新一代数字基础设施产业发展做贡献，使其成为新质生产力的重要组成部分，成为经济社会发展的新动能。

何宁解释到：「RDI 概念是面向我们所处的历史阶段和历史范畴。在弱生态场景和强生态场景之间是否存在过渡场景，投入不大，又能摆脱单纯在嵌入式场景中，力量比较弱、用户感知度低的尴尬场景。我们认为，有限生态场景本身具有一定的软件需求，但这些需求不至于大到几百万、上千万个软件数量需要去迁移适配的程度，而典型的有限生态场景就是垂直行业场景，如交通、金融、教育、医疗等，因此特别适合 RISC-V 向强生态渗透的过渡时期。」

RDI 概念的提出，在 RISC-V 业内打出了四重效果。

第一，把 RISC-V 从抽象概念转变为具象概念，作为数字基础设施的核心底层技术。将其嵌入到数字基础设施中这个非常具象、能够感知的概念之中。

第二，RDI 将零散的产品整合，面向行业场景形成系统性概念，共同推动 RISC-V 生态发展。

第三，能够将 RISC-V 体系化规模化组织起来，并将其从隐性的存在转变为显性的存在，以便用户认知和直接感受。

第四，将 RISC-V 在数字中国建设中承担的责任和使命阐述了出来。要形成 RISC-V 数字基础设施必须能力范围涵盖广泛、应用多样，且足够安全高效的。能够成为数字基础设施底层架构非常不易，但 RISC-V 具有这一潜力。

从四个维度看，将 RISC-V 从之前抽象的、离散、隐性的维度重新整合，并且用系统性的概念将其抛出，阐明他的历史责任和需要承担的使命担当，这非常有价值。

RDI 概念范畴很大，涵盖的内容很多。要面向不同行业场景，快速构建创新解决方案，提升 RISC-V 的渗透率，需要的不仅仅是各企业产品的简单加合，而是广泛、持续、深入的合作。因此，为了更好地支撑 RDI 落地，奕斯伟计算正在打造 RISAA（瑞赛）技术与生态平台，希望能够借此推动行业伙伴间的技术合作、应用落地与生态共建。

具体来说，RISAA 平台建设包括三方面的基础技术能力，以及五层级的产业生态共建模式。

三方面的技术能力首先是RISC-V+AI 的技术底座能力，旨在构建一个兼容不同计算需求的共性计算底座；其次是DSC 能力（Domain Specific Computing，领域专用能力），旨在提升 RISC-V 产品在各领域应用的竞争力，支撑行业场景落地；最后是开放的软硬件接口与平台，旨在为生态伙伴实现技术上的互联互通提供条件。五层级的生态共建模式包括在IP、芯粒、芯片、板卡、系统设备五个层级的产品形态上，实现合作伙伴间互惠互利、互通有无、协同创新、共谋发展。

统一 RISC-V 江湖，需要领军人

以现在的 RISC-V 产品形态，想要打透垂直行业场景是非常难的。一方面，一个场景涉及许多芯片和设备，无论是哪一个单独的企业，都没有非常充足的产品能够满足每一个垂直行业场景需求。另一方面，目前 RISC-V 产品非常零散，没有组成系统，也没有形成体系化方案应对行业的数字化转型。单家企业难以应对，单个产品也不可能。在这种情况下，业内需要有新的体系概念，将 RISC-V 体系化组织起来，需要有人来牵头，而此时奕斯伟计算站了出来。

2019 年，王东升从京东方功成身退，转身选择二次创业，加盟奕斯伟。而致力于 RISC-V 计算架构自主研发的奕斯伟计算，也在北京应运而生。奕斯伟计算是国内较早且明确提出以 RISC-V 作为核心底层技术的企业。何宁说到：「2019 年我们成立时，很多行业人士并不理解这个口号，在当时 RISC-V 还是以物联网应用场景为主，而面向高性能和强生态的场景，许多指令扩展尚不完善，势能尚未累积。」

近几年来，奕斯伟计算为 RISC-V 做出了大量投入，一直坚持：凡是能够使用 RISC-V 的产品都使用 RISC-V，并且在这个过程中逐渐积累。奕斯伟计算的优势在于：一是产品线非常丰富；二是具备内核优化定制能力，快速响应产品需求；三是作为平台型公司，客户、供应商、自身的技术能力这几方面都可以整合复用。

产品线方面，在短短几年时间，奕斯伟计算以数据的显示交互和计算连接为核心业务方向，打造 RISC-V+AI 的核心技术底座，积累 RISC-V 领域专用计算（DSC）能力。

智能终端领域，奕斯伟计算推出 64 位符合 RVA23 规范的 RISC-V 多媒体 SoC、RISC-V 电竞显示器主控芯片、RISC-V 5G 小基站射频收发芯片；

智能汽车领域，带来 RISC-V+AI 车控 MCU、RISC-V 车路协同 C-V2X SoC、RISC-V 车载图像处理芯片、超低延迟电子后视镜解决方案、柔性 OLED 智能交互解决方案；

智能计算领域，发布 64 位 RISC-V Dual-Die AI SoC、高性能 RISC-V 开发板、边缘智能计算站、1U 微服务器、AI 加速卡/视频卡转码卡。其中，AI SoC EIC7702X 采用 8 核 64 位乱序 RISC-V 高性能处理器和自主研发的高效神经网络计算单元（NPU），支持全栈浮点计算，全面加速生成式大模型；拥有丰富的外围扩展接口，在 AI 智能设备等领域具有超高的适应能力；具备强大的音视频处理能力，支持 H.264、H.265 等视频编解码标准及 ACC-LC、G.711、G722.1 等多种音频编解码方式，支持最大 8K@100fps的视频解码和 8K@50fps的视频编码；拥有高达 4Gbps 低延迟以太网的网络能力，最高可提供 40TOPS INT8 算力，能够应对快速变化的 AI 工作负载，支撑 AI 本地化部署。在 SPEC2006 基准测试中，EIC7702X 取得了 8.57 分/GHz 的亮眼成绩。

同时，奕斯伟计算发布了正在研发中的开放的自研 IO HUB 异构芯粒互联平台，支持灵活搭配 GPU、DPU、NPU、xPU 等各类计算芯粒，实现通用算力、网络能力及其他多元算力的扩展和多场景多元化应用。IO HUB 芯粒互联平台，采用 UCIe 作为芯粒间互联接口，支持与第三方芯粒实现高带宽互联；支持 DDR4/5 高性能内存和 PCIe5.0/CXL2.0、Ethernet 100G/200G/400G 的高速接口；内置 GPGPU 加速器，提供网络卸载，压缩解压缩等通用硬件加速能力；内置高性能加解密安全引擎，为产品提供高安全保障。

在 IO HUB 基础上，可通过各合作伙伴间的芯粒组合实现满足不同场景需求的计算芯片，如通过 SiP 合封 IO HUB 芯粒和计算芯粒，提供通用计算能力，可用于云端计算服务器、企业专用计算服务器等 RDI 数字基础设施；及通过合封 GPU、NPU、DPU 芯粒，可用于云端训推服务器、边缘推理服务器、存储服务器和网络卸载计算服务器等 RDI 数字基础设施。

RISC-V 杀手级场景

作为上世纪 80 年代美国发起星球大战计划的「附带产物」，个人计算机在如今已然成为我们每日不可或缺的事物。随之受益的 IBM、英特尔、微软等科技巨头，联手开启了属于 X86 架构的辉煌时代。随后，Arm 率领着安卓手机席卷而来，手机等移动平台成为 Arm 市场的杀手级应用。

作为新生代架构的 RISC-V，业内都在观望什么会是其杀手级应用？当生成式 AI 以迅雷不及掩耳之势，出现在人们的眼前，RISC-V 的机会再次降临了。

关于 AI 和 RISC-V 的关系，何宁表示：「RISC-V 和 AI 两个概念之间已经产生强烈的交集，一方面，RISC-V 会成为 AI 的原生架构；另一方面，AI 赋能的新设备能够成为 RISC-V 的杀手级应用。」

首先，作为计算架构，RISC-V 具有高效、灵活、可扩展性强的优势。高效满足了 AI 时代对于能耗的要求，灵活、可扩展性则能够使得 RISC-V 在云、边、端等不同场景下落地和应用。生成式 AI 触发了新一轮产业革命，在此基础上会出现许多新的场景和需求，这类需求都是灵活多变的，需要计算架构具备足够强的适应能力，以支撑软件和应用实现，RISC-V 在这方面本身就具有独特价值。

其次，RISC-V 最重要的优势在于开放。开放意味着竞争活力足够多，业内的贡献也足够多。基于 RISC-V 的底层架构，不仅可以在 CPU 上发展，还可以向 TPU、AI 计算方向发展，可以基于 RISC-V 基础指令集在上面进行不同扩展，搭载不同协处理器，最终形成共性计算底座。这个共性的计算底座涵盖的不只是 CPU，还包括 GPU、NPU 等。在这个基础上，可以颠覆整个软件。这在技术上，也是最适配未来 AI 发展的方向。何宁说到：「我们认为 RISC-V 未来可以成为 AI 的原生架构，吸引开发者的数量以及社区活跃度不亚于现在任何相关社区。」

从另一个维度来说，AI 赋能的新设备又将成为 RISC-V 的杀手级应用。有这么一句话：「所有产品都值得用 AIGC 重新做一遍」，这背后暗示着 AI 带来的生态重构的良机。生成式 AI 智能助手，会使得应用的数量大幅度减少。比如说，以前需要在手机上使用 APP 点餐、旅行，现在使用 AI 助手就可以解决，其他 APP 从与用户直接的界面转变为隐藏后面提供数据，使得 APP 的数量大幅度减少。RISC-V 需要一个生态重构的良机，而 AIGC 就给它提供了这样一个生态窗口。

何宁表示：「AI 与 RISC-V 之间相辅相成，RISC-V+AI 是未来趋势。在新的重构生态良机下，RISC-V 计算架构发展前景十足。」