本帖最后由 小飞飞 于 2020-8-10 15:35 编辑
可以说目前RISC-V生态已经初见雏形,未来发展空间巨大,RISC-V可望被应用在从IoT到高性能计算在内的各种场景中。例如,RISC-V一个重要的应用场景就是IoT中的MCU。随着IoT终端设备的快速普及,相关的MCU需求量也随之上升,而且MCU指令位宽也处于转到32-bit的潮流中。
相比于传统的基于ARM核心的32-bit MCU,基于RISC-V的32-bit MCU无需支付授权费用,因此成本可以做到更适合IoT。另外,随着边缘计算的流行,基于RISC-V的MCU可扩展性更好,可以较容易地加入边缘计算特性,这一点也成为了RISC-V MCU的一大亮点。
未来如何在指令集中加入矢量计算、深度学习加速等和边缘计算相关的新特性并将其标准化将是RISC-V生态社区中的重要事件,甚至会决定未来MCU等相关处理器的格局。
之前RISC-V旗舰企业SiFive获得5000万美金风险投资,而在SiFive投资人名单中,刚在美国上市的华米作为领投方赫然在列。
这也说明了以华米为代表的IoT类消费电子公司对于RISC-V体系的押注:他们重金投资SiFive,并不仅仅是为了从SiFive那里获得MCU芯片或处理器IP,更关键的是能获得RISC-V生态中的话语权,从而对于IoT类消费电子中举足轻重的MCU市场施加自己的影响,其战略眼光可谓深远。而随着华米等消费电子厂商的入局,RISC-V也将会与终端市场结合更紧密,真正走入各大电子产品中。
除了SiFive之外,RISC-V生态中的整个生态链上其他公司的发展也很不错。
如前所述,RISC-V开发生态链上分为几类公司:
第一类公司是用RISC-V作为SoC中的控制或处理器模块,或者说是用RISC-V架构开发IP给自己用;
第二类公司是用RISC-V做处理器/MCU芯片,RISC-V是其处理器/MCU芯片的主要部分;
第三类公司是做基于RISC-V的IP并授权给其他公司使用。
第一类公司中,有Nvidia(使用RISC-V指令集做下一代GPU上的周边微控制器Falcon),西数(计划在下一代近存储计算芯片中使用RISC-V核,并宣布预计每年将出货10亿片以上使用RISC-V的芯片)这样的巨头,也有OURS(使用RISC-V和LiDAR集成在一块SoC上)这样的后起之秀。
第二类公司中,有Greenwaves这样采用多核RISC-V做高效率边缘计算MCU的初创公司,而且预计未来会有更多使用RISC-V MCU的初创公司进入市场,因为在MCU这样对于成本非常敏感的市场,RISC-V的开源无授权费相对于ARM是一个重要优势。第三类公司包括Microsemi,CEVA,Andes等公司,它们都已经发布了基于RISC-V的IP。
我们预期在2018年,市场上就能看到许多使用RISC-V的芯片产品,而且在接下来的数年内RISC-V将会在一些细分应用(如低成本32-bit MCU)中占据优势。
最后必须指出的是,RISC-V对于中国半导体行业来说也是一个巨大的机会。
处理器对于中国来说一直是一块短板,因为处理器需要长期的技术积累,所以虽然这几年中国半导体可以说是突飞猛进,但是之前在处理器领域的落后却不是一朝一夕能追上的。
所以即使到了今天,中国仍然没法拿出一款令人满意的具有完整知识产权的处理器,知识产权仍然主要掌握在Intel,ARM等巨头手里。而随着RISC-V开源处理器的出现,所有人在RISC-V领域都处于同一起跑线上,因此中国公司和科研机构完全有机会利用开源的RISC-V做出具有完整知识产权而且性能处于全球领先地位的处理器,从而令中国半导体行业的版图能填补上处理器的空白。
可喜的是,在RISC-V基金会中,我们看到了华为,中科院计算所等来自中国的公司和机构的身影,我们希望未来中国力量在RISC-V生态中产生举足轻重的作用!
NVDLA:芯片巨头构建开源生态的一次尝试
Nvidia在去年公布了开源项目NVDLA,这个项目是面向终端SoC的深度学习推理(inference)加速IP。
近年来,Nvidia在人工智能领域获得了巨大的成功,时至今日人工智能事实上已经成为了Nvidia股价的支撑点。然而,Nvidia的GPU虽然在云端人工智能应用中获得了巨大成功,但是在移动终端却始终乏力。 |