RISC-V架构如何契合边缘AI与物理AI的演进需求

事件概述

边缘人工智能（Edge AI）正从单一的任务推理（如目标检测、关键词识别）向更复杂的“物理AI”（Physical AI）系统转变。这类系统包括机器人、自动驾驶机器、无人机和汽车平台，需要在严格的功耗、热设计和成本限制下，实时处理多传感器输入并做出决策。由于无法像云端那样随意增加算力或散热资源，这对处理器和片上系统（SoC）的设计提出了更高要求。在此背景下，RISC-V架构因其灵活性和可扩展性，成为满足物理AI需求的重要选择。

核心信息

1. 应对多样化且演进的负载：灵活性与专用性的平衡
物理AI的工作负载高度多样且仍在快速演变中，涉及视觉处理、传感器融合、规划、控制、通信和AI推理等多个领域。单一的算力引擎难以高效处理所有任务，因此需要异构SoC结合专用加速器和可编程处理器。RISC-V提供了灵活的基础CPU架构，允许设计师根据特定工作负载进行扩展：

• 标准向量扩展（Vector Extensions）：提升数据并行工作负载的性能，支持不同长度的向量实现，保持软件开发的灵活性。
• 自定义指令（Custom Instructions）：针对特定应用优化频繁执行的操作，无需引入完全独立的处理器架构即可加速特定功能。
  这种在可编程性与专用化之间的平衡，对于产品生命周期内算法和需求可能发生重大变化的边缘AI场景尤为关键。

2. 向量处理赋能AI与信号处理
许多边缘AI应用严重依赖矩阵和向量运算。RISC-V的向量处理能力为开发者提供了一种可编程方式来加速这些负载，同时维持对不同向量长度和实现选择的兼容性。在设计中，向量计算可与CPU、神经网络处理器（NPU）、数字信号处理器（DSP）和GPU等其他加速器协同工作，形成高效的异构架构，而非完全依赖固定功能的加速模块。

3. 定制化而不牺牲通用性
RISC-V的独特优势在于添加领域特定自定义指令的能力。对于边缘AI SoC而言，这意味着可以将常用操作移至靠近处理器的位置并进行优化。当某项工作负载不值得部署大型独立加速器，或者设计师需要比固定功能块更多的灵活性时，这一特性尤为有用。最有效的架构通常是可编程CPU、向量处理、自定义扩展和专用AI加速的结合，而非简单的“CPU vs 加速器”对立。

4. 突破内存墙（Memory Wall）
仅增加计算能力并不能保证应用性能的提升。现代AI工作负载导致模型权重、传感器数据和中间激活值的大量移动。因此，内存带宽、数据局部性、缓存行为和缓存未命中延迟变得与原始计算吞吐量同样重要，特别是在物理AI中，多个传感器持续产生数据，而感知、规划和控制工作负载同时执行。处理器架构需要高效地供给执行资源所需的数据，而不仅仅是提高峰值每秒操作数（TOPS）。

5. 异构物理AI SoC的自然契合点
RISC-V的价值最强之处在于作为异构计算架构的一部分，而非替代NPU或其他AI加速器：

• CPU：处理操作系统、应用逻辑、控制、安全监督、通信和非规则工作负载。
• 向量处理器：加速可编程的数据并行操作。
• NPU：处理高效的神经网络推理。
• 其他专用引擎：处理传感器数据或实时控制。

对于边缘AI和物理AI设计师而言，关键问题不再是芯片提供多少TOPS，而是系统如何在功耗、延迟和热限制内，高效地将变化的工作负载映射到计算、内存和加速资源上。RISC-V的开放性、向量处理、定制化和通用可编程性组合，为此提供了显著的架构灵活性。

值得关注

Andes Technology将于2026年10月7日在加利福尼亚州米尔皮塔斯举办线下技术研讨会“Maximize RISC-V Performance with Custom Design”。该研讨会将探讨三个实践领域：

1. 使用Andes Custom Extension™ (ACE) 创建针对工作负载的处理器指令。
2. 解决内存墙问题并提高CPU缓存未命中容忍度。
3. 优化RISC-V向量处理，包括实用的DGEMM示例。

参会对象包括SoC架构师、嵌入式和AI工程师、处理器设计师以及正在评估RISC-V用于边缘AI、汽车、机器人和其他高性能嵌入式应用的团队。