在AI領(lǐng)域，RISC-V能否震撼CUDA生態(tài)？

相比于英偉達，國產(chǎn)AI芯片除性能差距外，軟件生態(tài)差距更大，英偉達的成功不僅僅在于其芯片，更在于其軟件棧CUDA的成功，英偉達已累計為CUDA生態(tài)投入120億美元。

同時，自2020年以來，CUDA開發(fā)者數(shù)量從180萬激增至450萬，增長了150%。

面對國外AI算力軟件生態(tài)壁壘高筑的現(xiàn)實，中國的AI算力還有機會嗎？或者說，在AI領(lǐng)域，RISC-V是否有機會去震撼CUDA生態(tài)呢？

對此，北京大學講席教授、RISC-V國際基金會人工智能與機器學習專委會主席謝濤分享了專業(yè)角度的觀察和分析。

圖 | 北京大學講席教授、RISC-V國際基金會人工智能與機器學習專委會主席謝濤

“國產(chǎn)算力面臨巨大挑戰(zhàn)，雖然國產(chǎn)AI芯片公司都在加速追趕，也在芯片性能上獲得了很大的進步，但我們要清醒地認識到，我們的競爭對手太強，面對CUDA的龐大生態(tài)大軍，我們要如何應(yīng)對？” 謝濤拋出問題。

國產(chǎn)AI芯片公司，也包括國際上部分AI芯片公司在內(nèi)，大家通常會采取“打不過就加入”的思路，也就是采用兼容CUDA軟件生態(tài)、特別是走GPGPU路線的做法。

對此，謝濤認為：“這樣的一個道路只能解燃眉之急，但是長遠來看它還是受制于人；而其它的一些AI芯片公司走的是非CUDA路線，整體上呈現(xiàn)出的是‘小、散、弱’的局面?！?/p>

這種局面具體來講，可以總結(jié)為四點：

1.指令集不統(tǒng)一，硬件架構(gòu)分散；

2.軟件棧不統(tǒng)一，用戶學習成本高；

3.算子覆蓋度低，用戶遷移成本高；

4.企業(yè)各自為戰(zhàn)，沒有足夠的生態(tài)競爭力。

所以，我們可否借鑒Android震撼iOS生態(tài)的模式，來讓“RISC-V+AI”去震撼CUDA生態(tài)呢？

圖 | AI加速器市場規(guī)模增速最快，來源：芯原，The SHD Group

我們來看一組數(shù)據(jù)，根據(jù)SHD Group的最新調(diào)研結(jié)果顯示，2023年RISC-V SoC的市場滲透率將達到2.6%，市場規(guī)模觸及61億美元，其中AI加速市場的規(guī)模為26億美元，成為RISC-V SoC市場的“王牌選手”，占比42.6%；此外SHD Group更是預(yù)測，到2030年，該占比將繼續(xù)上升至49.2%。

換言之，RISC-V 是發(fā)展AI專用處理器共識之路，可以通過其可擴展性和定制化，滿足AI工作負載快速變化的需求。

面對該趨勢，謝濤對主流的模式進行了總結(jié)：緊耦合模式和松耦合模式。

其中，緊耦合模式適用于低功耗領(lǐng)域，在這種模式下，RISC-V架構(gòu)將AI計算單元集成在CPU內(nèi)部，實現(xiàn)資源共享；而松耦合模式則適用于大算力領(lǐng)域，通過外掛協(xié)處理器的方式來執(zhí)行AI任務(wù)，提供更強大的計算能力。

謝濤認為，在未來的發(fā)展中，RISC-V+AI的生態(tài)系統(tǒng)將通過推動國際標準和共建開源社區(qū)的雙重手段，逐步壯大并與現(xiàn)有的AI計算生態(tài)形成有力的競爭。在這一過程中，中國將發(fā)揮關(guān)鍵作用，通過共建、共創(chuàng)，推動RISC-V在全球AI計算領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，助力全球科技的可持續(xù)發(fā)展。

圖 | 萬物智聯(lián)時代的RISC-V+AI算力之路，來源：芯原

而回到最初提出的問題，在AI領(lǐng)域，RISC-V能否震撼CUDA生態(tài)呢？謝濤表示：“RACE也將團結(jié)企業(yè)一起探索、探討，也要定出Triton，比CUDA要更高層的生態(tài)，而從心態(tài)上，我們應(yīng)該保持謹慎樂觀的態(tài)度。”