前不久，OSCHINA 和 Gitee 聯合發布了《2022 中國開源開發者報告》，其中，提到了關于 RISC-V 的幾點內容。憑借指令精簡、模塊化、可擴展、開源的優勢，RISC-V 架構在近幾年備受追捧。尤其是在 2022 年，RISC-V 的發展勢頭極為強勁，RISC-V 處理器核出貨量突破 100 億顆。隨著國內外企業面向高性能 RISC-V 市場持續開拓，把 RISC-V 從嵌入式場景拓展到工業控制、自動駕駛、人工智能、通信、數據中心等對算力要求更高的場景，RISC-V 有望在不久的將來與 X86、ARM 形成三足鼎立之勢。2022 年 7 月，RISC-V 國際基金會首席執行官 Calista Redmond 在嵌入式世界大會上宣布 RISC-V 架構處理器核的出貨數量已突破 100 億顆。根據 Semico Research 預測，到 2025 年 RISC-V 架構處理器核的出貨數量將達到 800 億顆。為了實現以開源、開放、共建、共治模式發展 RISC-V 全球生態，RISC-V 國際基金會于 2020 年重組為由理事會、技術指導委員會與技術工作組等組成的開放治理架構，并將總部設于瑞士日內瓦，目前已吸引 70 多個國家的 3100 多個會員。RISC-V 處理器核出貨量突破 100 億顆，這是 RISC-V 生態發展的重要里程碑事件，這標志著 RISC-V 生態發展呈現明顯加速態勢。除了出貨量超 100 億顆，還有三個趨勢彰顯了 RISC-V 有望在不久的將來與 X86、ARM 形成三足鼎立之勢。（1）已經出現一批瞄準高性能 RISC-V 的國內外企業，性能對標 ARM Cortex-A76/A78，甚至 Neoverse-N1/N2，這些企業將把 RISC-V 從嵌入式場景拓展到工業控制、自動駕駛、人工智能、通信、數據中心等對算力要求更高的場景。（2）RISC-V 軟件生態正在加速，各個開源軟件社區主動適配 RISC-V 架構。以 Linux 發行版 Debian 為例，2019 年開始支持 RISC-V，在全世界開源社區努力下不到 3 年時間就已經完成 2 萬多個軟件包中 95% 的移植，使 RISC-V 成為 Debian 支持的 Tier-1 架構。（3）RISC-V 得到不同級別企業的青睞。根據市場披露數據統計，全球 RISC-V 初創企業融資總金額已超過 20 億美元。英特爾、高通、華為、中興、阿里等頭部企業均以高級會員的身份加入了國際基金會，其中英特爾設立 10 億美元 IFS 基金，主要用于 RISC-V 流片服務。中國 RISC-V 生態發展迅猛，全球 100 億顆 RISC-V 核出貨量中，預計中國將占 1/3 到 1/2。中國社區作為 RISC-V 國際基金會的工作小組和研發伙伴，一直是 RISC-V 最強有力的貢獻者之一，在 RISC-V 全球生態建設中正起到關鍵核心作用。RISC-V 芯片出貨超 100 億顆，這對 RISC-V 新架構而言，是一個不錯的里程碑。不過，成果主要集中在嵌入式 SoC 領域。我們觀察到，在 RISC-V 高性能計算領域，已有多家創新企業計劃在 2023 年發布類似 64 核@2.0GHz 規格的服務器級處理器，這必將成為 RISC-V 下一個令人激動的里程碑。當然，關于 RISC-V 高性能計算，還有三大問題需要解決：（1）需要為 RISC-V 體系構建一套數學計算庫，類似 Intel 處理器的 MKL（Math Kernel Libarary），以支持 RISC-V 在高性能計算的應用，保證計算精度、計算效率以及源代碼級安全可控。目前業內常用的數學計算庫主要為 Intel 的 MKL 和 AMD 的 ACML，二者都是免費的，但不開源，因為這是軟件類核心知識產權。也許您認為免費不就可以了嗎？但當您遇到針對場景需要優化時，將無能為力。這些代碼誰擔保它的安全性、可靠性呢？雖然有 OpenBLAS、FFTW、Libm 等部分開源項目可以使用，但這遠遠不夠。而且，開源的版本無法保證計算效率和計算精度。偏偏這在高性能計算應用領域（AI 計算、科學計算）是至關重要的。數學計算庫作為計算中間件，函數規模上以千計，與計算性能、安全性、可靠性深度綁定。也就是說，它將最終決定處理器是否能進入高性能計算領域。（2）如何讓 RISC-V 回歸到計算機技術的垂直整合，而不是橫向分解的時代？在算力驅動的數字經濟時代，計算硬件將呈現出多樣性。RISC-V 因其開放性，將比 x86 和 arm 生態更加豐富和多樣，換一種說法就是嚴重碎片化。如果單純追求硬件計算性能的 spec 數據，很容易滑入橫向分解的邏輯，出現類似 VLIW（Very Long Instruction Word）超長指令這種怪物，數十億美金化為教訓。RISC-V 應該回歸到垂直整合的思路上來，要去思考，如何前瞻性地理解應用，從計算語言到編譯器，再到底層數學計算庫，再到計算機體系結構，實現多個方面垂直整合。存量市場只有赤裸裸的性價比競爭，瞄準增量市場才有跨越式發展的可能。（3）在異構計算時代，如何構建 “RISC-V CPU + 加速卡（GPU、NPU、DSA、FPGA）” 的高性能異構計算軟件棧？面向異構計算黃金時代，國際三巨頭以其雄厚的資本實力各自為戰，都在整合異構計算硬件平臺（CPU、GPU、FPGA等）和布局異構計算軟件棧（CUDA、OneAPI、ROCm），試圖形成自己的軟硬融合的生態體系，同時展開封閉和開放生態之爭。這也意味著 RISC-V 領域也必須面臨如何解決異構生態的問題，即，如何解決“n 家公司的 RISC-V CPU + m 家公司的加速卡”的硬件組合，這種組合數量將高達到 n x m；如何實現軟硬融合，遵循什么樣的 API 標準（開源/自研）；異構計算軟件棧的應投入多少預算等問題。聲明：本文素材來源網絡，版權歸原作者所有。如涉及作品版權問題，請與我聯系刪除。
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