阿里达摩院：RISC-V高性能应用需要全软件栈的突破

景点排名 2025年10月25日 18:45 10 aa

自十五年前诞生以来，RISC-V已从IoT领域起步，逐步拓展至更广泛的市场。当前，RISC-V在全球IoT市场占有率已达1/3；展望未来六年（从2024年起算），预计在数据中心等高性能场景中同样占据1/3份额，最终形成“三分天下”的格局。这一趋势的背后，是RISC-V从ISA底层到芯片设计的持续成熟，以及生态各方的共同推动。

7月17日，在第五届RISC-V中国峰会上，阿里达摩院玄铁负责人系统阐述了RISC-V从IoT向高性能领域拓展的现状、挑战与未来方向，并分享了阿里巴巴在技术、产品及生态建设中的实践与愿景。

阿里达摩院玄铁负责人通过对比展示了RISC-V产品的演进：以Andes、达摩院（DAMO）、SiFive等企业为代表，其产品规格发展到高性能的版本，覆盖通用计算、大位宽Vector、Matrix及DSA（领域特定架构）等方向。他强调，这些成果是“产品，不是PPT”，标志着RISC-V在硬件层面的实质性突破。

然而，阿里达摩院玄铁负责人也指出，RISC-V生态仍存在短板，尤其是高性能软件生态尚未完全成熟，需通过标准化工作进一步推动。

在RISC-V向高性能领域拓展的关键阶段，软件生态的协同构建成为核心驱动力，对RISC-V实现高性能突破具有不可替代的关键作用，需通过多维度技术融合与标准引领，打造覆盖硬件、子系统到全栈软件的完整基座。

具体来看，RISC-V的软件生态建设聚焦四大核心领域：

虚拟化与精密计算协同：在虚拟化、精密计算等复杂场景中，硬件与软件的协同设计是确保系统高效运行的基础，通过软硬深度适配提升资源调度与计算精度；
Vector与AI算力融合：针对AI对大规模并行计算的需求，RISC-V采用大位宽Vector（向量计算）架构，结合独立Load/Store高带宽访存设计，显著提升AI任务（如图像识别、自然语言处理）的处理效率；
Matrix扩展加速AI本质运算：RISC-V基金会推动的Matrix（矩阵计算）扩展，通过集成Tensor Processing Engine（TPE，张量处理引擎），将AI核心的矩阵运算开发效率提升近100%，为AI底层算力提供关键支撑；
DSA扩展接口加速硬件创新：硬件的灵活可扩展性需配套软件描述语言、开发工具链等，帮助客户快速集成DSA（领域特定架构）模块，降低硬件定制门槛，加速从设计到落地的创新周期。

阿里达摩院玄铁负责人指出，RISC-V要实现高性能领域的突破，必须构建“从CPU到子系统，涵盖全栈软件”的完整基座，通过硬件与软件的深度协同，为数据中心、AI计算等高端场景提供高性能、高弹性的算力支撑，最终推动RISC-V生态从“可用”迈向“好用”，成为未来计算架构的核心基座。

阿里达摩院玄铁负责人在演讲现场通过视频短片展示了阿里巴巴自主研发的C930多核系统——该系统面向数据中心场景，支持高性能计算与大算力需求，是RISC-V向高端市场迈进的重要里程碑。他强调，RISC-V的未来在于“高性能+大算力”的融合，通过技术驱动与标准引领，RISC-V将成为未来网络建设的基础。[微风]