Philipp Tomsich：RISC-V就是为AI而生的架构
7月18日，第五届RISC-V中国峰会在上海进入分论坛环节。作为未来电子产业最庞大的应用范畴之一，人工智能是不可回避的话题。人工智能的飞速发展，正以年均超过100%的算力需求增长驱动底层架构的革新，“开放、灵活、可定制”的RISC-V已成为构建自主AI算力基石的战略支点。人工智能分论坛邀请各方企业探讨RISC-V架构如何利用其开源、开放、可扩展的特性，实现AI计算架构的革新，以及RISC-V架构在AI软硬件的最新进展和应用落地情况。
RISC-V国际基金会技术指导委员会副主席Philipp Tomsich在现场的技术分享中直言，RISC-V就是为AI原生的架构，并深入分析了为何最快速发展的领域需要最快速演进的架构。人工智能作为一个快速发展的领域，RISC-V以适应并提供很多优化潜力。AI在RISC-V上的机会是实际上可以颠覆一些行业架构。为什么RISC-V在人工智能领域受到如此多的关注？当您想要构建加速器时，RISC-V具有行业领先的差异化优势，可以将AI引入您的芯片中。在一个统一的软件生态系统中，与RISC-V模块化的其他扩展和其他部分一起，可以添加特定领域的定制，无论是架构还是其他的指令都是可以共享共存的。同时RISC-V可以添加特定领域的定制，RISC-V对人工智能真正好处是它具有定制的灵活性以及行业领先是差异化贡献，谷歌、Meta正在用RISC-V构建他们的定制芯片。
AI实际上是一种软件定义的技术，因此适应它很重要。RISC-V适用于正在出现的各种算法， RISC-V拥有适应AI的向量与适应性的激活函数。在工作负载方面，RISC-V的环境发展非常迅速，RISC-V拥有构建CPU和芯片组所需的一切，以适应人工智能应用的需求。标量是一个很好的基础，一个可扩展、可定制的基础，RISC-V可扩展向量扩展的完整性在业界是独一无二的，我们正在努力建设一系列标准矩阵扩展，这些扩展将能够适应下面的不同微架构。所有这些都与添加自己的特定于域的指令的能力有关。因为我们没有许可限制，没有人会阻止你实际添加特定领域的扩展，这是一个特定领域的指令，您可以在我们的工作组正在建立的RISC-V基础的坚实基础上进一步创新。现在这是关于我们拥有RISC-V中的所有部分的部分，你需要实际实现适当和高效的人工智能应用程序的所有运动部分，以及你需要适应RISC-V发展的所有部分。也可以扩展到AI所在的任何地方。
工具化的人工智能会影响未来的每个人，包括数据中心、汽车、控制以及工业应用，这是AI开发者们试图通过不同的扩展来涵盖这些应用进行扩展的出发点，在这些扩展中您可能会在一个市场中使用非常简单的微架构和快速的库存产品，或者您的AME应该深度扩展到HPC。RISC-V的价值是可以按需将算力扩展到你工作负载所在的地方，而人工智能工作负载你会发现它们还会嵌入到工业中的预测控制、预测性维护，信号条例等等。从低功耗的人工智能和微控制器，到消费电子的微处理器以及在数据中心的HPC进行矢量化推理，所有这些应用可以共享相同的RISC-V交叉点，然后我们使用标准和定义的RISC-V扩展，将RISC-V应用于各种市场。并拥有适当的解决方案，通过一个软件生态系统来解决基于RISC-V的每个人工智能应用程序。
RISC-V非常适合人工智能的一点是架构的净化程度。未来是人工智能的世界，人工智能发展迅速，但人工智能也是一个扩展挑战。传统架构确实经历了数十年的妥协， RISC-V没有遗留问题意味着为未来做好准备，干净模块化的设计以及快速创新让许多采用者可以在RISC-V基础上实现更好的PPA。在定制化架构下同步设计针对人工智能的硬件和软件，为人工智能进行优化。这样你就可以对设计有一个清晰易懂的理解，所有这些在AI领域都是必要的。我们拥有一个可定制的RISC-V，这是我们构建这一切的坚实基础，我们有一个正在形成并正在加强的共享生态系统。我们已经有了一套非常丰富的扩展，我们正在完成这些扩展，使我们能够处理较小的数据类。同样，我们在标量向量矩阵中处理那些较小的数据类型，下一步完成并纠正所有这些矩阵扩展。
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