7月18日，于上海举办的2025年RISC-V中国峰会人工智能分论坛上，SiFiveAI/ML团队高级工程师陈彦蓁发表了题为《打造RISC-V可扩大AI/ML软件平台，从PyTorch到SiFiveXM平台的完备部署流程》的主题演讲。她体系性地分享了SiFive于RISC-V架构上构建高效AI/ML软件栈的技能结果，并展示了BEV（俯瞰图）感知模子等繁杂AI使命于RISC-V平台的端到端部署实践，为行业提供了从算法到硬件的全栈解决方案。
SiFiveAI/ML团队高级工程师陈彦蓁
全栈优化：构建RISC-VAI/ML软件生态陈彦蓁起首先容了SiFiveAI/ML软件栈的焦点架构。该软件栈以开源项目IREE（IntermediateRepresentationExecutionEnvironment）为基础，联合SiFive自研的LLVM编译器及SKL（SiFiveKernelLibrary）库，实现了对于RISC-V指令集的高度优化。经由过程撑持PyTorch等主流框架的模子转换，SiFive的软件栈可以或许将年夜型语言模子（如LLaMA）及繁杂感知模子部署至RISC-V平台，并提供端到真个高机能推理能力。
于技能实现上，SiFive经由过程MLIR（多级中间暗示）编译器优化内存层级计谋、并行化计较使命，并使用矩阵扩大指令（MatrixExtension）加快要害运算。例如，其MatrixExtension经由过程引入TileState机制（撑持差别尺寸的矩阵块存储），显著晋升了矩阵乘法及转置操作的效率。陈彦蓁提到，经由过程调解TileElementWidth（TEW）参数，开发者可按照硬件资源动态配置TileState数目，从而于机能与功耗之间取患上均衡。
硬件协同：SiFiveXM平台的冲破性设计作为软件栈的底层支撑，SiFiveXM系列处置惩罚器依附高并行性架组成为AI模子部署的要害。陈彦蓁展示了X390Core处置惩罚器的多核设计，其同享L2缓存及高带宽互联接口（INTERFACE）可以或许高效处置惩罚年夜范围数据流。
XM平台经由过程集成矩阵引擎（MatrixEngine）及向量扩大（RVV），实现了标量、向量与矩阵运算的协同加快，特别于处置惩罚BEV感知模子等需要高吞吐量的场景中体现凸起。
端到端流程：PyTorch模子的RISC-V适配实践针对于PyTorch模子的部署挑战，SiFive提出了一套完备的迁徙方案。陈彦蓁以开源的BEVFormer感知模子为例，申明怎样经由过程ONNX格局转换、IREE编译东西链优化和自界说算子注册，将模子适配至RISC-V平台。这一流程不仅兼容Transformer架构的多视角感知需求，还有经由过程同一的编译流程天生单一履行文件，年夜幅简化了异构计较情况下的体系集成难度。
传统SoC架构中，加快器与主CPU之间的数据搬运常致使高延迟，而SiFiveXM平台经由过程同一内存及计较单位，实现了低延迟、高并发的模子履行。 陈彦蓁指出，这一特征于动态物体追踪等及时性要求高的场景中尤为要害。
将来瞻望：鞭策RISC-VAI生态成长陈彦蓁总结称，SiFive的AI/ML软件栈已经显著缩短模子部署周期，并经由过程开源协作鞭策生态设置装备摆设。将来，团队将连续优化年夜语言模子（LLM）及感知模子于RISC-V上的机能，同时摸索PyTorch原生运行的撑持，进一步降低开发者门坎。她夸大： 咱们期待与学术界及财产界互助，将更多AI模子带入RISC-V世界，配合构建开放、高效的AI计较生态。
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