RISC-V可能是yyds？晶心科技RISC-V業(yè)務(wù)營收創(chuàng)新高

近年來，RISC-V架構(gòu)處理器市場發(fā)展迅速，目前搭載RISC-V架構(gòu)的處理器全球出貨已經(jīng)突破100億顆，這僅花費(fèi)短短12年時間，表現(xiàn)快于半導(dǎo)體IP市場的霸主Arm(花了17年時間才達(dá)成)。據(jù)臺灣媒體報道稱，RISC-V 處理器IP供應(yīng)商晶心科技目前手中握有HPC、AI及5G等客戶開發(fā)案訂單，后續(xù)相關(guān)產(chǎn)品量產(chǎn)后，晶心科技業(yè)績將快速沖高。報道稱，晶心科技持續(xù)搭上這波RISC-V商機(jī)熱潮，目前已經(jīng)成功拿下歐洲、韓國及美國等諸多客戶的HPC、AI及5G等RISC-V開發(fā)案訂單，目前仍在開發(fā)階段。

RISC-V是國內(nèi)芯片實(shí)現(xiàn)自主可控的好機(jī)會，國內(nèi)企業(yè)也在加緊多點(diǎn)布局。近年來國產(chǎn)RISC-V商業(yè)化產(chǎn)品不斷落地，平頭哥、華米、兆易創(chuàng)新等企業(yè)已發(fā)布了可商用化產(chǎn)品。其中兆易創(chuàng)新和芯來科技更是開創(chuàng)了IP核供應(yīng)商與設(shè)計(jì)企業(yè)聯(lián)手先例。

在RISC-V“上車”的規(guī)劃和部署，本土公司也已有一些商業(yè)化成果。如2020年景略半導(dǎo)體推出的BlueWhale芯片架構(gòu)上，就采用RISC-V架構(gòu)，景略半導(dǎo)體成為行業(yè)*應(yīng)用RISC-V內(nèi)核的L2/L2+ Switch的芯片廠商，具有強(qiáng)大的可擴(kuò)展性和可配置性的芯片架構(gòu)，能夠助力未來快速推出滿足不同市場需求的產(chǎn)品。

RISC-V(讀作“RISC-FIVE”)是基于精簡指令集計(jì)算(RISC)原理建立的開放指令集架構(gòu)(ISA)，V表示為第五代RISC(精簡指令集計(jì)算機(jī)),表示此前已經(jīng)有四代RISC處理器原型芯片。每一代RISC處理器都是在同一人帶領(lǐng)下完成，那就是加州大學(xué)伯克利分校的David A. Patterson教授。與大多數(shù)ISA相反，RISC-V ISA可以免費(fèi)地用于所有希望的設(shè)備中，允許任何人設(shè)計(jì)、制造和銷售RISC-V芯片和軟件。圖1展示了此前的四代RISC處理器原型芯片。它雖然不是第一個開源的指令集(ISA)，但它很重要，因?yàn)樗堑谝粋€被設(shè)計(jì)成可以根據(jù)具體場景、可以選擇適合的指令集的指令集架構(gòu)?；赗ISC-V指令集架構(gòu)可以設(shè)計(jì)服務(wù)器CPU，家用電器cpu，工控cpu和用在比指頭小的傳感器中的cpu。

事實(shí)上，得益于指令集開源、免費(fèi)、精簡等特點(diǎn)， RISC-V生態(tài)自2010年發(fā)布至今發(fā)展迅速，但就當(dāng)前RISC-V芯片市場格局來看，95%以上的芯片都集中在低端MCU級別，僅做簡單控制，同質(zhì)化嚴(yán)重，而就主頻高于1.5GHz的高端AP，業(yè)界之前仍是空白。此外，由于當(dāng)前RISC-V生態(tài)發(fā)展還不夠健全，躍昉科技在硬件平臺的基礎(chǔ)上，還為客戶提供了包含軟件、對應(yīng)硬件參考設(shè)計(jì)以及開發(fā)平臺的完整系統(tǒng)應(yīng)用支撐能力。這也是為何此次在NB2發(fā)布的同時搭配了核心板和開發(fā)板以及完整的軟件應(yīng)用包的原因，躍昉科技正是希望通過配套的軟硬件平臺能力幫助客戶快速、平穩(wěn)地將應(yīng)用從X86以及ARM架構(gòu)中遷移過來。

2022 RISC-V 中國峰會主席、平頭哥半導(dǎo)體副總裁孟建熠表示：“為了更快、更好地孵化出更多高性能的 RISC-V 芯片，滿足更多不同行業(yè)的需求，豐富 RISC-V 上層應(yīng)用，平頭哥以‘平臺 SoC 原型’的創(chuàng)新方式推出無劍 600，推動 RISC-V 硬件及軟件的齊頭并進(jìn)?！?基于無劍 600 平臺，平頭哥“打樣”了曳影 1520，性能足以覆蓋邊緣計(jì)算、人工智能、圖像識別、多媒體等多種場景。目前，曳影已在阿里展開應(yīng)用，未來也可提供給尚未收到定制化芯片的開發(fā)者，提前在曳影上開發(fā)系統(tǒng)和軟件，進(jìn)一步縮短產(chǎn)品量產(chǎn)的時間。

一個是人工智能的到來和微型機(jī)器學(xué)習(xí)的 MCU 應(yīng)用。某種級別的人工智能功能可以在 MCU 中實(shí)現(xiàn)。下一級別是 NPU。NPU 是多線程的，但無論是多核 CPU 還是 NPU 面臨的挑戰(zhàn)是成本的增加。MCU 有局限性，因?yàn)樗鼈兺ǔＪ菃尉€程的，這意味著你必須等待一個操作完成，然后才能進(jìn)行下一個操作。FPGA 的優(yōu)點(diǎn)是有并行線程來實(shí)現(xiàn)多線程。這是一種非常低成本的方法，每個部件不到 50 美分，而且功耗極低。它適用于大約 5000 個柵極，具有 1000 到 2000 個查找表