Jim Keller 解析 RISC-V 趋势：CPU 与 AI 融合重塑算力格局

事件概述

Jim Keller（前苹果、AMD、特斯拉芯片架构师，现任 Tenstorrent 高管）在内部技术分享中揭示了 RISC-V 架构的最新发展趋势。核心观点认为，RISC-V 凭借开源和灵活性正在颠覆传统芯片行业，未来的高性能计算将呈现 CPU 与 AI 加速器深度融合的异构架构形态。

核心事实与数据

• 创新活跃度对比：RISC-V 的新设计数量超过 20 个，分别是 ARM（5 个）的 4 倍、Intel（2 个）的 10 倍。Keller 强调：“你可以改变它，可以做你想做的，这就是创新发生的方式。”
• 四大核心优势：
  1. Open（开源）：无 IP 限制，合作伙伴真正拥有架构控制权。
  2. Flexible（灵活）：支持功能增减及架构修改。
  3. Accelerated（加速）：结合现代架构与开放生态，适应快速迭代。
  4. Future Proof（面向未来）：专为适应 AI 时代软硬件变化而设计。

Ascalon 处理器架构突破

Tenstorrent 正在开发的 Ascalon 处理器针对高性能服务器和 AI 场景，展示了 RISC-V 从“能用”到“最优”的跨越：

• 解码能力：高达 8 路解码（8-wide decode）。
• 计算单元：配备 6 个 ALU + 2 个分支单元，以及 2×256 位向量单元。
• 缓存与带宽：单集群 8 核共享 12MB 缓存，内存带宽达 230 GB/s。

软件生态里程碑

RISC-V 的软件短板已基本补齐，关键时间节点如下：

• 2017 年：GCC 7.0 与 Linux 4.15 开始支持。
• 2020 年：Rust 和 Go 语言添加 RISC-V 目标支持。
• 2022 年：Chromium V8 引擎合并支持，使 Chrome 浏览器运行成为可能。
• 2023 年：Google 启动 Android 官方移植项目。

硬件演进路线图：CPU 与 AI 融合

Keller 提出通用 CPU 与 AI 必须紧密协作的结论，明确了从独立 ML 处理器向异构融合的演进路径：

• 分工模式：CPU 负责系统控制、安全、虚拟化及调度；AI 加速器专注高算力输出。
• 时间线：
  • 2021 年：Grayskull（纯 ML 处理器）
  • 2022 年：Wormhole（独立 ML 计算机）
  • 2023 年：Black Hole（集成 SiFive RISC-V X-280，异构计算）
  • 2024 年：Grendel（CPU + ML chiplets 融合）
• 性价比表现：Tenstorrent 方案在 6 千瓦功耗下可提供 12 PFLOP 算力。

软件栈策略

为降低开发门槛，Tenstorrent 提供两条路径：

• BUDA：自上而下编译，自动分配资源，无需手动优化，支持从单卡到数千卡的扩展。
• ttMetal：底层低级库，提供直接硬件访问权限，供硬核开发者手动优化资源。

行业影响

• 打破垄断：更多厂商可参与芯片设计，不再受限于 ARM 和 Intel 的封闭生态。
• 成本下降：开源架构降低研发门槛，高性能芯片价格有望持续下行。
• 国产机遇：中国厂商可基于 RISC-V 实现自主可控的高性能芯片研发，摆脱供应链限制。