据RISC-V国际基金会数据，2024年全球基于RISC-V指令集的芯片出货量超百亿颗 ，其中30%应用于AI加速场景。
在刚刚结束的第五届RISC-V中国峰会上 ，RISC-V芯片在人工智能和大模型推理方面的应用也备受关注 。
多名业内专家表示，AI推理的算力需求呈现新特征，这让RISC-V芯片在大模型推理领域有非常大的应用潜力 。
RISC-V为大模型推理降本增效
中国科学院计算技术研究所副所长、中国开放指令生态（RISC-V）联盟秘书长包云岗表示 ，AI推理的算力需求呈现新特征 ，RISC-V+AI将成为未来新组合。AI与CPU的紧密协同设计，将对RISC-V提出多样化需求。
知合计算CEO孟建熠则认为 ，RISC-V在通用计算方面一定可以落地 ，在AI推理上面也可以做得很好 。
“通用计算需做到足够的高性能 、高能效，AI推理则需要在性能和成本上做的比较好 。通过RISC-V的可扩展性 、可定制性 ，能够把这两方面做好。并且 ，RISC-V还能更好地实现统一地址寻址、存储访问优化、高计算效率，可以实现传统AI计算做不了的事情 。”
中兴微电子副总经理石义军表示 ，RISC-V在大模型推理领域有非常多的应用机会 。他分享了大模型领域的发展趋势 ，:“随着DeepSeek等MOE模型的出现，让计算重心从算力转向效率 ，RISC-V在新型MOE架构下帮助大模型推理降本增效 ，有非常多的机会。未来整个模型呈现稀疏性，总参数量大幅上升，而每个token对应的活跃参数量大幅下降 ，因此每一次推理所调用的算力在下降 。不过 ，每个token推理的存储容量和带宽需求大幅上升 。 ”
石义军提到，模型架构还会继续优化 ，算力架构需要新型AI算力支持 ，超长的上下文需求对存储管理提出新的要求。在大模型推理浪潮下，掀起下一代AI算力的需求和更新 。而CPU如何更好地支持新型AI算力 ，成为发展重点 。RISC-V指令集和架构的开放性和灵活性 ，能更快更好赋能CPU下一代新型算力。
目前，RISC-V架构在大模型推理上机会与挑战并存 。在挑战方面 ，RISC-V架构的多核同步性能待完善 ，与ARM LSE等扩展存在差距 。“大模型芯片采用多核扩展来适应不同的模型尺寸，如何有效降低同步代价 ，是RISC-V在大模型推理架构创新的关键。此外 ，超大规模参数下，多芯片互联通讯的效率也将成为瓶颈，RISC-V如何融入现代AI通讯生态 ，也很重要。 ”石义军称 。
此外 ，RISC-V架构的AI扩展标准化尚待完善，架构和技术成熟度也还不够 ，矩阵指令方案尚未收敛 ，AI软件栈标准亦有待完善 。
石义军表示，正积极推进RISC-V在AI场景中的应用机会 ，寻找本地化部署一体机和小规模推理集群成本的最优解 ，以及云端大规模部署中，寻找RISC-V CPU和GPU高效协同的最优解。
“我们正与新思科技合作 ，通过Chiplet技术实现RISC-V CPU与GPU的高效互联 。”石义军透露 ，这一方案已在中兴微电子的AiCube训推一体机中应用，兼容DeepSeek等大模型 ，降低企业AI部署成本 。
石义军称 ，RISC-V在大模型推理中的成功取决于技术突破与生态共建的双重推进。他呼吁，行业应构建开放共享的RISC-V产业链，完善行业标准 ，培育RISC-V人才 ，构建可持续的RISC-V生态体系，落地通算和大模型推理场景 ，打造有竞争力的解决方案 ，打通产业上下游RISC-V应用 。
消费电子 、汽车等领域加速落地
《科创板日报》记者从峰会现场获悉，RISC-V芯片在智能手表 、手环、智能摄像头等领域正在落地 ，市场培育已经成熟 。
根据SHD Group报告的统计预测 ，基于RISC-V的SoC芯片从2024到2031年期间的市场渗透率将从5.9%增长到25.7%，到2031年RISC-V出货量将超过200亿颗。预计将在以下六大市场占据显著份额:消费电子(39%) 、计算机(33%) 、汽车(31%)、数据中心(28%) 、工业(27%)和网络通信(26%) 。
在阿里达摩院的玄铁展台上 ，《科创板日报》记者看到了RISC-V处理器在边缘和AI智算 、服务器及周边、数据存储 、消费电子 、汽车电子、网络通讯 、智能工控等领域的应用 。
在消费电子领域 ，玄铁团队与凌思微 、博流智能，以及上市公司全志科技、东软载波等合作。
比如 ，石头扫地机器人内置搭载玄铁E906处理器的全志 MR527芯片 ，汤姆猫AI语音情感陪伴机器人内置搭载玄铁C906处理器的全志R128芯片，卡片相机内置搭载玄铁E907处理器的全志V851s芯片，台电P50AI平板电脑内置搭载玄铁E902处理器的全志A733芯片 ，Insta360 Go3s运动相机内置搭载玄铁C906处理器的全志F133芯片等 。
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