当前，AI模子的焦点需求集中于两点：一是高效处置惩罚小型、多样化的数据类型（如从FP32到BF16的精度压缩），二是治理海量参数所需的内存带宽。这类需求组合要求处置惩罚器既能撑持通用计较，又能矫捷适配AI独有的矩阵运算。
SiFive结合开创人、首席架构师KrsteAsanovic
RISC-V的基因是通用性，它并不是为AI专属设计，但恰是这类开放性，使其成为AI与通用计较交融的最好载体。 于2025年RISC-V中国峰会人工智能分论坛上，SiFive结合开创人、首席架构师KrsteAsanovic深切剖析了RISC-V架构于AI范畴的演进路径，展现了从向量扩大（RVV）到矩阵扩大的技能选择与挑战，不仅揭示了RISC-V的矫捷性，更折射出异构计较时代架构设计的深层逻辑。
向量扩大是AI计较的 隐形基石 作为RISC-V生态的要害组件，向量扩大（RVV1.0）自核准以来，已经经被视为支撑AI计较的底层支柱。
Krste注释，只管矩阵计较（MatMul）最近几年备受瞩目，但AI算法中的很多要害步调（如激活函数、归一化）仍依靠向量运算。例如，RVV经由过程LMUL机制撑持多种数据类型（如INT八、FP16）的混淆精度操作、可扩大的向量长度（最高达每一寄放器16Kb）以和宽度扩大（widening）及压缩（narrowing）运算，显著晋升了AI推理及练习的效率。
今朝，RVV已经集成至主流编译器，并撑持INT8/16/32/64和FP16/32/64等数据类型，将来还有将经由过程Zvfbfa、Zvfofp8min等提案扩大对于新兴格局的撑持。
矩阵扩大：四条路径的博弈面临AI对于矩阵运算的发作式需求，RISC-V社区提出了四种矩阵扩大方案，形成技能线路分野：
批次点积（Zvbdot）：作为快速通道方案，该扩大无需新增状况，使用现有向量寄放器完成8个点积运算，合适小范围向量长度场景，估计最快实现尺度化。
向量中的矩阵（IMETG）：经由过程将向量寄放器视为矩阵分块，撑持外积情势的矩阵乘法，合用在长向量长度场景，设计空间较年夜，需时间收敛。
向量-矩阵（VMETG）：新增矩阵累加器状况，联合RVV向量源操作数，提供高吞吐量矩阵运算，同时维护向量ISA的兼容性，被视为均衡机能与实现难度的中间方案。
自力矩阵引擎（AMETG）：彻底解耦矩阵与向量设计，理论上可实现最高机能，但需从头界说指令集与软件栈，设计繁杂度最高，尺度化进程最慢。
Krste坦言： 分散矩阵方案虽具潜力，但需均衡设计自由度与生态碎片化危害。当前更务实的选择是优先完美 向量矩阵 路径，慢慢交融其他方案。 例如，Zvbdot因简朴高效，可能率先落地；而自力矩阵引擎虽潜力巨年夜，但需解决年夜范围软件移植难题。
尺度化挑战与将来瞻望RISC-V矩阵扩大的尺度化进程仍处博弈阶段。只管RVV已经获编译器生态撑持，但矩阵指令的多样性致使软件适配成本高企。
Krste呼吁： 咱们需于机能与立异速率间找到均衡 既不克不及因过分尺度化抹杀立异，也不克不及任由生态破裂。 他吐露，RISC-V国际基金会正鞭策 快速通道 提案（如Zvbdot），以加快要害指令的落地。
这场演讲展现了一个焦点命题：于AI架构的武备竞赛中，RISC-V选择了一条 通用底座+矫捷扩大 的中间线路。正如Krste所言： 真实的立异不于在创造专用硬件，而于在构建一个能容纳所有可能性的框架。 这一理念，也许恰是RISC-V于AI时代破局的要害。
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