本土RISC-V CPU IP領(lǐng)軍企業(yè)——芯來科技正式發(fā)布首款針對(duì)人工智能應(yīng)用的專用處理器產(chǎn)品線Nuclei Intelligence(NI)系列，以及NI系列的第一款AI專用RISC-V處理器CPU IP——NI900系列內(nèi)核。

隨著Chatgpt的橫空出世，全球掀起一股AI的浪潮，從云端數(shù)據(jù)中心到邊緣側(cè)對(duì)AI的需求進(jìn)一步提升。AI應(yīng)用主要分布在訓(xùn)練和推理，需要大量的并行計(jì)算和NPU來完成，更離不開高性能CPU的算力加持。CPU有著廣泛的普及性、兼容性、可擴(kuò)展性和可靠性，并通過多核多節(jié)點(diǎn)進(jìn)行串行計(jì)算、混合計(jì)算和安全防護(hù)等復(fù)雜任務(wù)；除此之外，CPU的通用矢量(Vector)指令集也可以提供強(qiáng)大且通用的并行計(jì)算能力，在AI領(lǐng)域進(jìn)行高效的并行計(jì)算、前處理、后處理、激活函數(shù)等工作，更加靈活地處理GPU和NPU相對(duì)難以處理的復(fù)雜計(jì)算任務(wù)。

近期OpenAI發(fā)布的Sora模型將AI能夠理解和生成的內(nèi)容模態(tài)從文字和圖片拓展到視頻，進(jìn)一步證明基礎(chǔ)模型能力上限不斷被突破，想象空間被打開，對(duì)算力基礎(chǔ)設(shè)施的需求也遠(yuǎn)沒有停止。芯來科技此次推出的NI900重點(diǎn)布局AI應(yīng)用場景，助力本土芯片設(shè)計(jì)公司快速完成AI產(chǎn)品的設(shè)計(jì)。

NI900基于900系列處理器，針對(duì)“AI應(yīng)用”進(jìn)行了多項(xiàng)特性優(yōu)化

基礎(chǔ)標(biāo)量處理器：

可以配置為900系列的RV32或RV64的任何一款N900、U900、NX900、UX900。

RVV1.0 VPU： 可配置基于RISC-V V Extension（RVV1.0 Vector指令集）的VPU單元，VPU的VLEN可配置為512-bit或者1024-bit。在INT8數(shù)據(jù)類型下對(duì)性能帶來的提升達(dá)數(shù)百倍；在INT32與FP32數(shù)據(jù)類型下對(duì)性能帶來的提升達(dá)數(shù)十倍。 NPU加速器：

可通過NI900的IOCP（IO Coherent Port）與處理器緊耦合，實(shí)現(xiàn)對(duì)CPU內(nèi)部Cache的一致性。

用戶自定義指令擴(kuò)展接口： 用戶可以使用Nuclei的NICE硬件擴(kuò)展接口，增加自己自定義的指令，包括Scalar或Vector指令。

NI900支持RISC-VVector1.0標(biāo)準(zhǔn)

矢量擴(kuò)展被稱之為RV指令集標(biāo)準(zhǔn)最重要的一組擴(kuò)展，2015年發(fā)起，2021年正式生成標(biāo)準(zhǔn)。

RVV 1.0支持的數(shù)據(jù)類型廣泛，運(yùn)算類型豐富且可動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，同一套指令可無修改適配各種微架構(gòu)實(shí)現(xiàn)。

RISC-V GCC從10.2版本已經(jīng)支持RVV1.0指令，目前GCC13對(duì)應(yīng)的intrinsic API接口已經(jīng)升級(jí)到最新v0.12版本，且已部分支持自動(dòng)向量化；預(yù)計(jì)GCC14正式發(fā)布，GCC的自動(dòng)向量化會(huì)更加完備。RISC-V CLANG17版本也已支持最新v0.12版本intrinsic APl, 支持自動(dòng)向量化。

RISC-V Linux 5.18 版本開始支持RVV,其它各種計(jì)算庫及應(yīng)用中間件都快速支持了RVV1.0。

有了RVV1.0標(biāo)準(zhǔn)和軟件生態(tài)的完備，為應(yīng)對(duì)AI算力的需求，需要RISC-V CPU 在微架構(gòu)設(shè)計(jì)上做更多有針對(duì)性的設(shè)計(jì)。

NI900擁有強(qiáng)大的并行計(jì)算能力

RVV參數(shù)描述：

VLEN：一個(gè)向量寄存器的總bit數(shù)（寬度）

DLEN：內(nèi)部運(yùn)算單元能夠并行處理的一個(gè)向量元素的最大bit數(shù)

ELEN：并行處理的數(shù)據(jù)類型的最大寬度，如果ELEN=32，則最大的處理數(shù)據(jù)類型是INT32和FP32

VPU支持的數(shù)據(jù)類型和計(jì)算能力：

1024-bit的VPU支持多種數(shù)據(jù)類型的計(jì)算，包括：INT8 / 16 / 32 / 64, BFP16 / FP16 / FP32 / FP64。

1024-bit的VPU支持每個(gè)時(shí)鐘完成128x8-bit / 64x16-bit / 32x32-bit / 16x64-bit的數(shù)據(jù)計(jì)算

NI900擁有強(qiáng)大的Memory讀寫能力

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VPU和CoreLSU共享MMU資源

VPU并非獨(dú)立的協(xié)處理器，而是與主Core的內(nèi)存空間實(shí)現(xiàn)完全的Coherent

Vector指令與普通Scalar一樣，支持虛擬地址訪問，使得NI900的Vector指令可以無縫運(yùn)行于大型操作系統(tǒng)之上

VPU和CoreLSU共享Memory資源與通道

VPU擁有最高512-bit位寬直接訪問DCache

VPU擁有最高1024-bit位寬直接訪問DLM

DLM具備1024-bit的SlavePort供SoC訪問

可單獨(dú)配置VLMport以進(jìn)一步增加性能

VLMport可以直接連接到外部加速器或者內(nèi)存

VLMport位寬=VLEN(目前支持最多1024-bit)

ScalarCore也可以通過LoadStore訪問到VLM區(qū)間

NI900的VPU帶來極大的性能提升

通過強(qiáng)大的運(yùn)算能力與強(qiáng)勁的Memory讀寫通道，NI900能帶來極大的并行計(jì)算性能提升。

如圖所示，VLEN=1024-bit的VPU在INT8數(shù)據(jù)類型下對(duì)性能帶來的提升達(dá)數(shù)百倍：

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如圖所示，VLEN=1024-bit的VPU在INT32數(shù)據(jù)類型下對(duì)性能帶來的提升達(dá)數(shù)十倍：

如圖所示，VLEN=512-bit的VPU在FP32數(shù)據(jù)類型下對(duì)性能帶來的提升達(dá)數(shù)十倍：

NI900支持NPU等AI加速器與處理器緊耦合，實(shí)現(xiàn)對(duì)CPU內(nèi)部Cache的一致性

NI900支持整合外部AI加速器、NPU、PCIe、DMA，通過900系列的IOCP（IO Coherent Port）與900系列處理器緊耦合，實(shí)現(xiàn)對(duì)CPU內(nèi)部Cache的一致性。

NI900的Scalar/VectorNICE自定義指令接口提供更多特定場景的優(yōu)化可能性 NICE(Nuclei Instruction Co-unit Extension)是芯來CPU IP的一種用戶可擴(kuò)展指令接口機(jī)制，允許用戶基于芯片的標(biāo)準(zhǔn)通用CPU內(nèi)核定義自己的擴(kuò)展指令集。

NI900提供用于Scalar指令擴(kuò)展的NICE接口，可支持單周期，多周期，流水線等不同指令類型

NI900提供用于Vector指令擴(kuò)展的NICE接口，可支持單周期，多周期，流水線等不同指令類型

NI900的NICE擴(kuò)展單元不僅可以進(jìn)行運(yùn)算型的自定義指令擴(kuò)展，還可以通過專用總線訪問Core的存儲(chǔ)資源（DCache等）實(shí)現(xiàn)與主Core的內(nèi)存一致性，總線位寬可以達(dá)到VLEN(最高1024-bit)

用戶可以結(jié)合自己的應(yīng)用擴(kuò)展自定義指令，將NI900處理器內(nèi)核擴(kuò)展成為面向AI領(lǐng)域進(jìn)一步強(qiáng)化的專用處理器。

RISC-V生態(tài)日益成熟，芯來NI900賦能AI時(shí)代

CPU是算力結(jié)構(gòu)中必不可少的一個(gè)環(huán)節(jié)，在已經(jīng)到來的人工智能算力時(shí)代，通用和專用芯片結(jié)合而成的異構(gòu)計(jì)算是未來AI算力基礎(chǔ)設(shè)施的主流。芯來致力于提供標(biāo)量、矢量、以及自定義指令結(jié)合的計(jì)算架構(gòu)，以滿足端側(cè)云側(cè)數(shù)據(jù)中心的多元化的算力需求。

目前NI900已經(jīng)獲得多家下游客戶的認(rèn)可并投入產(chǎn)品設(shè)計(jì)中，未來芯來將推出更多NI系列處理器內(nèi)核IP，賦能AI時(shí)代的算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

審核編輯：劉清