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1、从开放指令集到开源算子和编译器：RISC-V+AI的全栈软件生态突破路径谢 涛北京大学讲席教授、复旦大学先进计算系统研究院院长北京通明湖信息技术应用创新中心理事长上海开放计算系统研究院院长大模型时代的算力需求7 以大模型为代表的人工智能应用飞速发展，已成为未来国际科技竞争的战略焦点 大模型应用必须依托于高算力芯片的算力基础 芯片算力已成为战略性基础资源和竞争力的决定性因素大模型人工智能成为国际科技竞争焦点AIGC 智能对话具身智能InstructionGPT-1 1.2亿GPT-2 12亿ChatGPT 1750亿201820192023时间参数量大模型的参数规模我国人工智能软件生态呈小、散、

2、弱局面国内高端AI芯片企业达40余家，软件栈层面各自为战，无法形成合力，整体市场份额不足10%。软件栈不统一，用户学习成本高 算子覆盖度低，用户迁移成本高 指令集不统一，硬件架构分散 企业各自为战，没有足够的生态竞争力国产AI芯片软件生态投入严重不足、碎片化，不具备核心竞争力8 指令集架构：软件与硬件之间的“协议”来源：SOPICRISC-V导论：设计与实践课件9 PC 时代：Wintel 联盟（x86）移动时代：AA 联盟（ARM）AI 时代：开源软件+RISC-V联盟（RISC-V）RISC-V对产业突破的重要性RISC-V作为一种新兴开放的指令集架构，将加快发展新质生产力RSIC-V 开

3、放指令集架构+其上软件生态越来越多的国家和组织支持 RISC-V 发展RISC-V开放生态推动全球半导体市场和新兴应用领域的持续增长中国占据了全球 RISC-V 生态的半壁江山基于 RISC-V 架构的 AI 芯片市场预计到 2027年将达到 2910 亿美元10 RISC-V的核心优势开放的标准由RVI（非营利组织）维护，指令集规范开放，任何企业或个人均可自由使用不受任何国家和组织的限制，远离地缘政治的风险模块化与可扩展性：基础指令集+可选扩展RV32I/RV64I（基础整数指令）为核心，可按需添加扩展模块（如乘法/除法、浮点、DSP、向量计算等）自定义指令：允许厂商添加专用指令（如 AI

4、加速、加密算法），优化特定场景性能灵活适配场景：从超低功耗单片机（RV32EC）到高性能服务器（RV64GC以及RVA23）均可适配精简与高效的设计完全按照现代计算应用设计，摒弃了许多历史遗留问题，更加简洁和利于微架构实现生态快速成长开放驱动协作：RISC-V的开放标准吸引全球开发者、企业和高校共同贡献，从芯片设计到软件工具链快速迭代，形成正向循环无壁垒的生态共建：开放特性消除了专利墙，让ARM/x86生态中的公司（如谷歌、高通、阿里）能自由加入，加速硬件适配与系统（如Linux、安卓）支持社区反哺创新：开放指令集架构，开发者共享生态成果，推动RISC-V在边缘计算、AI、自动驾驶、数据中心等

5、新领域落地适合众多新兴领域AI/边缘计算：通过自定义指令加速神经网络推理，灵活的架构非常适用于边缘AI计算安全芯片：可定制安全扩展（如内存隔离、抗侧信道攻击）来源：SOPICRISC-V导论：设计与实践课件11 英伟达以及CUDA也支持RISC-V12 2025年7月17日，RISC-V中国峰会在上海召开。英伟达副总裁 Frans Sijstermanns做了题为在英伟达计算平台实现RISC-V应用处理器部署的主旨演讲，介绍了英伟达在RISC-V CPU上的发展历程和成果，并宣布其关键的CUDA软件接下来也将支持在RISC-V上的全面部署。RISC-V国际基金会顶级关键战略优先级13 2024

6、年4月11日：RISC-V国际基金会理事会在基金会社区官宣：2024年RISC-V国际基金会顶级关键战略优先级为：人工智能/机器学习，安全，车载透过RISC-V国际基金会顶级战略优先级看RISC-V现状和未来14 2024年4月11日：RISC-V国际基金会理事会在基金会社区官宣：2024年RISC-V国际基金会顶级关键战略优先级为：人工智能/机器学习，安全，车载 小算力芯片（如端侧MCU）已经撼动ARM，且大都是弱需求软件生态，但利润较低（红海）大算力芯片在硬件上 高性能CPU性能分还在迅速追赶ARM的路上 高性能CPU功能广度还在补齐中，如安全、虚拟化 高性能CPU设计复杂、难度大，远高于