当 CPU 架构不再反映典型工作负载时，世界是否还需要另一种架构？或许不需要，但它可能需要一座桥梁来抵达所需之地。

行业热度：RISC-V 是理想起点吗？

业界对 RISC-V 架构的优势讨论愈发频繁，但它真的是正确的起点吗？尽管并非完美，但其灵活性或许能为渐进式发展提供必要支持。

计算机架构与软件始终沿用着 80 年前处理器的设计逻辑 —— 旨在通过基础技术解决顺序标量算术问题，前提是具备足够内存以处理任何有限问题。芯片行业对突破这一模式显得犹豫不决，尤其在仍运行着 50 年前开发软件的领域。软件范式与向后兼容性影响深远：编程从单处理器迁移到多处理器架构耗时数十年，直到英伟达开发出 CUDA，面向大规模并行处理器的应用才在专业领域外开始发展。

那么，当许多应用的典型工作负载已演变为“少量控制 + 数据流” 问题时，为何行业仍需要新的 CPU 架构？答案在于 RISC-V 架构的可进化性 —— 它能支持渐进式迁移，而非试图跨越巨大鸿沟。

RISC-V 的突破：从嵌入式到多领域渗透

两周前，RISC-V 社区在欧洲举办年度峰会，展示了其应用范围的扩展：尤其在无大量 legacy 软件束缚的领域，影响力显著提升。RISC-V 国际首席执行官安德里亚・加洛（Andrea Gallo）表示：“RISC-V 不再仅是产品中不起眼的嵌入式微控制器，它已进入新阶段。”

新思科技（Synopsys）业务开发执行董事拉里・拉皮德斯（Larry Lapides）补充：“与往年相比，欧洲峰会的工业界参与度更高，内容更多来自行业，这改变了会议基调。我们看到 RISC-V 正侵入五年前未曾预料的领域。”

加洛列举了多项进展：“英飞凌宣布在汽车领域采用 RISC-V；欧盟资助高性能计算（HPC）和汽车项目；Meta 在 AI 加速器卡中使用 RISC-V；英伟达估计 2024 年其 GPU 已出货 10 亿个 RISC-V 内核。”

新思科技首席产品经理莫希特・瓦尼（Mohit Wani）强调 RISC-V 在高端处理器中的突破：“它不仅限于低端，还在某些领域作为 GPU 的协处理器或加速器。英伟达展示了其产品组合中近 30 种不同功能，均由 RISC-V 内核实现。”

挑战与争议：生态短板与技术定位之争

尽管前景明朗，RISC-V 仍需跨越商业与技术障碍。弗劳恩霍夫 IIS 自适应系统工程部门设计方法论负责人罗兰・扬克（Roland Jancke）指出：“汽车行业正关注 RISC-V，但曾因架构开放性而犹豫 —— 汽车领域需要明确责任主体，而社区模式难以满足。如今因成本优势，他们开始转向 RISC-V，但仍需完整生态系统：不仅需要开发处理器的工具，还需要上层软件。RISC-V 正在推进，但成为汽车领域主流仍需时间。”

但并非所有人都认可其价值。Quadric 首席营销官史蒂夫・罗迪（Steve Roddy）表示：“RISC-V 并非 AI 解决方案 —— 无论是训练还是推理，它只是另一种控制 CPU，与 Arm、x86、MIPS、Xtensa 和 ARC 处理器类似。后两者的指令集定制能力与 RISC-V 相当，甚至更优。因此，RISC-V 在技术上并无超越前代的显著优势。”

独特机遇：AI 时代的架构灵活性

芯片行业极少出现无 legacy 软件束缚的新应用，但 AI 是例外。加之技术迭代极快，软件在被颠覆前难以固化，这为持续进化创造了完美环境。

新思科技拉皮德斯称：“无需兼容旧软件，可完全根据工作负载定制处理器，省去冗余功能。甚至在微架构层面（如流水线、缓存和内存设计）都有优化空间，这一切在实现前即可规划。”

RISC-V 的开放性赋予架构设计自由。加洛举例：“AI 加速器卡可集成大量 RISC-V 内核，甚至同一集群内包含不同内核 —— 数百个模块中，有的专司数据传输，有的负责推理处理。通过添加定制指令（如高效张量单元），RISC-V 正影响芯片架构设计。”

尽管 RISC-V 授权成本更低，但优势不止于此。瓦尼解释：“传统加速器通过内存映射接口与处理器连接，开发者需通过接口发送数据与任务，等待结果返回 —— 这浪费 30% 时间。而 RISC-V 可通过向量流水线直接连接加速器，原生执行操作，这种灵活性独一无二。”

但罗迪反驳：“所有控制 CPU 在 AI 应用（尤其推理）中均受限于固有缺陷：CPU 设计用于追踪随机代码指针，而非矩阵 / 张量计算。其最大能力仅为向量运算，且受限于传统加载 / 存储带宽。因此，任何用 RISC-V 实现 AI 的方案都需捆绑独立矩阵引擎，这会引入图划分问题 —— 这正是基于 CPU 方案的致命弱点。AI 需要的是原生优化矩阵 / 张量计算的架构，而非依赖缓存与乱序流水线的 CPU。”

加洛回应：“部分成员已开发定制张量指令，这正是 RISC-V 的灵活性。可针对特定工作负载开发定制指令，并完全承担专属应用的成本。同时，标准化和扩展规范也有价值 —— 共享编译器、工具链和库的维护成本。我们已有向量指令，正在开发矩阵指令，根据应用场景（加速器卡、AIoT 或边缘 AI）会有不同实现方式。”

生态演进：从嵌入式到操作系统支持

生态系统曾是应用障碍，但进展显著。加洛表示：“我们升级为 Yocto 项目白金会员 —— 这是向生态发出的强烈信号。Yocto 是最普及的嵌入式 Linux 发行版，多年来首次新增 RISC-V 架构。它不仅用于嵌入式 Linux、边缘 AIoT，还适用于消费级机顶盒、汽车信息娱乐系统。”

移动领域也在跟进。瓦尼称：“谷歌已将 RISC-V 列为 Android 开发的“一等公民”。随着软件栈成熟，移动、笔记本等主流领域将出现入门级应用内核。”

行业巨头的加入推动生态扩张：红帽发布 RISC-V 版 REL 开发者预览版；Fedora 支持 RISC-V；今年 1 月，Canonical 宣布计划通过 Ubuntu 支持 RVA23 配置文件。加洛强调：“这表明 RISC-V 已准备好支持应用处理器和标准操作系统。”

欧洲的 DARE 项目尤为瞩目。拉皮德斯介绍：“该项目未来五年将注入 2.6-2.8 亿欧元，三家核心厂商各自开发芯片 let—— 通用 CPU、向量加速器和 AI 加速器，并实现集成。RISC-V 与新芯片 let 架构的结合颇具看点。”

结论：渐进式进化的桥梁而非颠覆者

RISC-V 或许不是许多应用（尤其是 AI）的完美解，但它提供了一条进化路径。何况眼下并无更好替代方案。

半导体行业极少有“革命性” 成功。RISC-V 通过开放且不断壮大的社区，快速迭代当下需求、预判未来方向，以小步快跑的方式降低风险。随着生态同步跟进，这种渐进式发展或许能引领行业抵达最终目的地。