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RISC-V 基金會于 10 多年前在加州大學(xué)伯克利分校的實驗室成立，因其在建立開源ISA中的革命性成功而聞名。

起初，該項目的目標(biāo)是低功耗嵌入式處理器，但從那時起，RISC-V ISA已經(jīng)有了很大的發(fā)展。自成立以來，該項目已發(fā)展到超過2000個成員，形成了與Linux基金會的戰(zhàn)略伙伴關(guān)系，并為數(shù)百個行業(yè)和學(xué)術(shù)項目提供支持。

RISC-V基金會成員的增長

現(xiàn)在，RISC-V 進(jìn)化的下一步是一個非常雄心勃勃的步驟：為高性能計算 (HPC) 開發(fā) RISC-V。具體而言，RISC-V國際組織宣布，它希望將其影響力擴(kuò)展到數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，重點關(guān)注包括機(jī)器學(xué)習(xí)在內(nèi)的應(yīng)用。

HPC 需要加速器和異構(gòu)平臺

從歷史上看，HPC 需要兩種主要信息處理方法的協(xié)作：串行和并行。

串行處理單元通常由 CPU 內(nèi)核組成，以處理諸如操作系統(tǒng)和非常基本的應(yīng)用程序之類的通用任務(wù)。并行處理單元往往由多個CPU或GPU組成，它們通過高帶寬互連與內(nèi)存模塊聚集在一起構(gòu)成集群。

近年來，HPC 的兩大趨勢是增加了對加速器和異構(gòu)平臺的使用。

NVIDIA Jetson Xavier NX 是一個異構(gòu)平臺示例

加速器最近發(fā)現(xiàn)了巨大的價值，因為像ML這樣的應(yīng)用，其工作負(fù)載由ASIC來處理比GPU或CPU更好。對ASIC的依賴反過來又導(dǎo)致了異構(gòu)計算的興起：將CPU、GPU和加速器結(jié)合起來的計算架構(gòu)。

為什么RISC-V適用于HPC？

對定制計算平臺日益增長的需求為 RISC-V 進(jìn)軍 HPC 奠定了良好的基礎(chǔ)。

該項目的開源、可定制性質(zhì)為工程師提供了大量資源和靈活性，可以利用現(xiàn)有資源并為其工作負(fù)載創(chuàng)建獨特的解決方案。

這就是 RISC-V 在初創(chuàng)公司中如此受歡迎的原因，包括那些冒險進(jìn)入數(shù)據(jù)中心市場的公司。一個典型的例子是 Esperanto 的 ET-SoC-1 ML 推理芯片，該芯片利用 RISC-V 創(chuàng)建了一個定制的 1,000 多個核心系統(tǒng)，專門用于數(shù)據(jù)中心推理。

ET-SoC-1 是基于 RISC-V 的 HPC 芯片

另一家初創(chuàng)公司 Ventana Micro SystemsInc. 也 開發(fā)了面向數(shù)據(jù)中心的多核 RISC-V 小芯片。據(jù)說這些 CPU 包括可擴(kuò)展的指令集功能。

英特爾也對基于 RISC-V 的服務(wù)器表現(xiàn)出興趣

盡管估計有多達(dá) 200 家初創(chuàng)公司在開發(fā) AI/ML——其中一些依賴于 RISC-V——但這些小公司仍然面臨英特爾等巨頭的競爭。

彭博社最近的報道表明，即使是英特爾也可能對其服務(wù)器市場的 RISC-V 產(chǎn)生興趣。6 月，英特爾據(jù)稱提出以超過 20 億美元的價格收購 RISC-V 芯片設(shè)計公司 SiFive。英特爾對 SiFive 以及 RISC-V 的興趣可能源于去年英偉達(dá)試圖收購 Arm。SiFive 是一項頗具吸引力的備份計劃，適用于擔(dān)心 NVIDIA 交易會損害他們目前對 Arm 芯片許可和工藝設(shè)計的訪問的 Arm 客戶。

RISC-V 宣布 HPC 計劃

為了讓 RISC-V 追求高性能計算，成立了RISC-V 高性能計算特別興趣小組 (SIG-HPC)。

在該組織的網(wǎng)站上，SIG-HPC 的目標(biāo)是在其 ISA 上啟用包括天氣預(yù)報、計算流體動力學(xué)、材料科學(xué)等在內(nèi)的工作負(fù)載。為了做到這一點，該小組正在啟動新的計劃，例如將HPC軟件生態(tài)系統(tǒng)映射到RISC-V。這包括發(fā)現(xiàn)哪些開源庫、基準(zhǔn)和應(yīng)用程序目前可以在RISC-V ISA上開箱即用，并可能成為有用的工具來利用。

目前，RISC-V SIG-HPC 由 141 名成員以及10名活躍的研究、學(xué)術(shù)和來自各種組織的工業(yè)成員組成。

原文：

https://www.allaboutcircuits.com/news/risc-v-gains-traction-in-the-data-center/