說到開源體系結構設計，Patterson教授特別提到了RISC-V。這是一個基于RISC原則的開源指令集架構，于2010年由David Patterson和他的同事Krste Asanovic還有學生們共同創(chuàng)立。

該指令集以精簡、高效、低能耗、模塊化、可拓展、免費開放等為發(fā)展目標。2015年，RISC-V成立了基金會，發(fā)展至今，除了Intel和ARM外，幾乎所有知名大公司都參與其中。Patterson告訴36氪，當前，RISC-V基金會中有約15%的成員企業(yè)來自中國，目前大概有100余家公司和團隊在基于RISC-V架構進行芯片開發(fā)。

RISC-V Foundation的部分合作成員企業(yè)

提及RISC-V的商業(yè)價值，Patterson教授表示：RISC-V最早的成功應用應該會在物聯網上。該指令集的設計可以適用于現代計算設備，同時能耗也較低，無論是智能手機還是其他微小的嵌入式系統都可應用。作為開源指令集架構，未來3-5年，RISC-V會為更多企業(yè)或芯片開發(fā)者使用，更多設備也將搭載基于RISC-V架構的芯片。接下來，芯片運算和采集收集到的數據將匯集為數據中心，這也為未來邊緣計算方面的應用提供積累。

45家創(chuàng)業(yè)公司入局，機器學習的計算機架構要讓市場決定

Patterson教授之前在多個場合中都提到：對新的計算機體系架構和語言來說，對算力要求極高的機器學習或許是最適合的應用場景。

然而，不管是在中國還是美國，諸多公司都在針對機器學習進行架構研發(fā)。硅谷大公司里有像谷歌的張量處理單元（TPU）、英偉達的GPU等，國內的華為、地平線、寒武紀、深鑒也紛紛入局。據Patterson所知，在這個領域至少有45家硬件公司在進行角逐。

對于機器學習計算機架構的未來走向，Patterson教授認為應該交由市場去解答。在他看來，像Google這樣的大公司是把TPU作為Google Cloud上的一項服務進行售賣，而觸達核心技術的架構或者芯片則絕不外流。在當下，機器學習對于新計算機體系架構需求越發(fā)旺盛，創(chuàng)業(yè)公司自己研發(fā)架構，并推出芯片是不錯的創(chuàng)新機會。

2017年圖靈獎得主：（左）前斯坦福大學校長、Google母公司Alphabet董事長John L. Hennessy，（右）David Patterson

2017年之前，圖靈獎多授予在軟件、系統層面有建樹的教授和學者，然而這一次卻頒給了硬件，這是否標志著未來技術發(fā)展趨勢會“從軟變硬”呢？Patterson教授表示：

未來一定是軟硬協同開發(fā)并行的。從前，人們認為做軟件很酷，少有人兩者都涉獵，硬件創(chuàng)業(yè)公司也屈指可數。然而近年來從業(yè)者和投資人們都發(fā)現，無論是做機器學習還是之后深度學習、強化學習，只做軟件或者硬件都是不夠的。體系結構設計者不僅需要了解底層器件、芯片工藝等，更需要了解編譯器和編程語言，軟硬結合才是后摩爾時代適用的新方法。