RISC-V需以“通推一体”突破高性能边界，知合计算推出标杆产品
“如果以‘星空’作喻，传统架构如ARM、x86已形成成熟的‘繁星体系’，而RISC-V的使命是以‘哈勃望远镜’的视角，探索星系、黑洞等全新计算形态。”——
7月的上海张江科学会堂，知合计算CEO孟建熠在第五届RISC-V中国峰会上发表《持续攀登技术高峰，开放引领生态繁荣》主题演讲，揭示RISC-V从“嵌入式星辰”迈向“高性能宇宙”的关键路径。
知合计算CEO孟建熠
孟建熠提出，RISC-V的真正价值不在于替代既有架构，而在于以“通推一体”架构重构计算范式，在AI时代开辟新赛道。他系统阐述“通推一体”理念——将通用计算与AI推理深度融合，解决CPU+GPU集群的延时痛点。“通过RISC-V的可扩展性，我们能在单芯片上实现通用算力与AI算力的原生结合。”
这一架构在知合计算最新产品中落地：基于玄铁处理器的“阿基米德A210”芯片（8核、12TOPS算力）已顺利流片，芯片已交付下游合作伙伴测试。更值得关注的是，首代“通推一体”CPU产品“阿基米德系列”将于2026年正式发布，采用统一计算架构、统一内存与算子，为RISC-V生态提供全新开发范式。
从视频编解码到数据存储的全场景性能突破
根据孟建熠展示的数据，RISC-V在多项关键指标上展现竞争力：
- 视频编解码：平均解码性能较Intel E提升90%-96%，较ARM V提升83%-86%；
- 加解密计算：OpenSSL性能较Intel E提升188%，较ARM V提升167%；
- 数据存储：软硬件优化后性能提升2-6倍，平均性能较ARM V*提升297%。
孟建熠特别强调RVV（向量扩展）的技术机遇。知合计算围绕RVV开发了四大方向：视频编解码、加解密计算、大模型推理和数据存储。尽管视频编解码因架构限制暂未超越ARM和x86，但在大模型推理和数据存储领域已实现领先。
此外，知合计算全力支持RISC-V基金会的IME、VME、AME矩阵扩展标准，新产品的AME功能默认开启，推动AI计算标准化。
标准化与兼容性，破解碎片化困局
在技术层面，孟建熠展示了知合计算在RISC-V性能提升上的实践成果。据其分享，RISC-V在嵌入式领域已具备竞争力，而在通用计算领域，其SPECint 2017/GHz指标已接近ARM M4 Pro（2.95）和AWS Graviton 4（1.89），部分场景甚至超越传统架构。
面对“RISC-V是否会碎片化”的质疑，孟建熠给出明确答案：通过RVA23 Profile的81个扩展标准和123个官方扩展，结合基金会的强制兼容机制，RISC-V生态已建立“不兼容即得不到软件支持”的壁垒。
目前，知合计算的产品全面兼容81项官方扩展，涵盖虚拟化、向量计算、安全加密等关键功能。他透露，部分未完全支持的标准（如IOMMU、RERI）正与基金会联合优化，未来将进一步完善。
在AI加速方面，知合计算基于RISC-V的RVV向量扩展，实现了视频编解码（90%性能优于Intel）、加解密（188% OpenSSL性能）、大模型推理（167%算子效率）等突破。孟建熠强调：“RISC-V的灵活性让我们能在存储、视频、AI等垂直领域超越传统架构，而不仅仅是追赶。”
生态建设方面，知合计算已开放基于FPGA的RISC-V核测试资源，用户可通过官网申请参与验证。孟建熠透露，底层软件团队（如操作系统、编译器厂商）将优先获得测试支持，以加速生态适配。
未来，期待行业共振
工信部数据显示，2024年全球RISC-V芯片出货量超百亿颗，中国贡献过半；2025年国民经济计划明确“促进开源指令集架构抢先突破”。在此背景下，RISC-V工委会推进标准体系建设、应用图谱建设和软件社区组建，联合企业构建生态平台。
孟建熠指出，RISC-V在AI时代面临三大挑战：已落地产品以中低性能为主、软件生态待完善、高性能产品尚未形成迭代。对此，知合计算以“标杆产品”破局：除阿基米德系列外，达摩院玄铁C930服务器级CPU将于2025年3月交付，SPECint2006性能达15/GHz，搭载512位RVV1.0和8TOPS Matrix双引擎，标志着RISC-V在数据中心领域的突破。
随着阿基米德A210芯片的交付和C930的量产，RISC-V正从“技术开源”迈向“生态主权”。中科院软件所展示的RISC-V AI PC概念机已跑通Llama、Qwen等开源模型，单位能耗降低30%，验证了“开源架构+开源操作系统+开源模型”的全链路可行性。
“RISC-V的终极目标不是替代谁，而是成为计算架构创新的‘基础设施’。”孟建熠以达摩院“无剑联盟”的生态合作模式为例，强调开放协作的重要性。当谈及RISC-V何时能成主流时，他说道：“当开发者不再问‘RISC-V能做什么’，而是说‘我需要RISC-V做什么’时，生态就真正成熟了。”
