作為cpu陣營中的後起之秀，risc-v（第五代精簡指令集）架構一直試圖在由x86和arm主導的市場中佔據一席之地。deepseek的橫空出世，給了risc-v研發者從ai場景實現「超車」的契機。
2025玄鐵risc-v生態大會現場。圖：楊柳
2月28日舉行的2025玄鐵risc-v生態大會上，多位阿里達摩院的專家提到，通過moe（混合專家模型）架構等的創新，deepseek顯著減少了大模型部署所需的計算資源需求，使得用cpu運行這類模型成為可能，推動大模型從雲側向端側落地。
而risc-v是一款開源且免費的cpu指令集架構，具有高度定製化的特性。達摩院首席科學家、知合計算ceo孟建熠介紹，與x86和arm等架構相比，risc-v的優勢在於其開源性和開放性，更易實現軟硬體協同設計，因此，risc-v能更好地適應ai時代的需求。
「玄鐵」是達摩院旗下基於risc-v架構研發的處理器產品。達摩院2月初發布的消息顯示，玄鐵團隊順利完成 deepseek-r1系列蒸餾模型在搭載玄鐵c920處理器晶元的相關適配，全程耗時約1小時。
近期也出現risc-v在端側ai場景落地的案例。比如，中科院軟體所基於玄鐵c920處理器的ai pc概念機，已經跑通llama、qwen、deepseek等開源模型。
在降低部署所需計算資源的同時，deepseek這類大模型也抬升了ai推理的算力需求。
北京開源晶元研究院首席科學家包雲崗指出，ai推理的算力需求呈現出兩個特徵：一是與cpu緊密協作。ai推理將會成為未來各種業務中不可或缺的環節，但業務主程序仍運行在cpu上——通過api調用將ai推理請求卸載到ai加速器，得到推理結果後再由cpu返回給用戶；二是呈現多樣化需求。不同場景產生不同的算力需求，相應的資源約束也不同。比如雲端推理算力要考慮滿血版大模型的高效部署，端側應用場景則往往會部署不同容量的裁剪版。
「risc-v+ai迎來發展新契機。」包雲崗說，ai加速器需要考慮與cpu的協同設計，需要根據不同需求實現高效定製。risc-v的靈活性優勢若能被充分發揮，有望成為ai推理算力的最好搭檔，「risc-v+ai將成為未來新組合，就像x86+windows、arm+安卓的組合那樣」。
據市場分析機構omdia預測，2030年基於risc-v的ai處理器出貨量將超過5億顆。
「risc-v從發布至今只有短短的15年，它在全球晶元產業鏈中的地位正不斷提升。」中國工程院院士倪光南在會上表示，risc-v的發展需要持續研發投入、高水平ip設計和全球化生態共建。而要真正進入數據中心和高性能計算市場，risc-v以specint 2006軟體測試，必須跑出超過15分的高性能標準。
此次玄鐵risc-v生態大會上，達摩院宣布玄鐵最高性能處理器c930將於3月開啟交付。c930的通用算力性能便達到specint 2006基準測試15/ghz——每ghz主頻能跑出15分的性能，面向伺服器級高性能應用場景。
阿里雲無影事業部總裁張獻濤預測，risc-v架構從低功耗iot終端（物聯網設備）大規模應用到數據中心，大概在5至8年內就能實現。
在孟建熠看來，risc-v目前面臨生態系統碎片化的現狀，因此，各項標準的建設是risc-v在下一階段發展的重中之重。
包雲崗指出，risc-v開發的軟硬體工具箱還不夠豐富，跟x86和arm架構相比還有很大差距。此外，risc-v晶元設計、驗證、解決方案、技術支持等各個層次的人才也面臨短缺。為了建立行業信心，打造risc-v標杆產品案例，將是risc-v生態成長的關鍵。
采寫：南都記者 楊柳
