【導(dǎo)讀】隨著AI從云端大模型逐漸向邊緣設(shè)備、智能汽車和機器人等物理世界延伸，芯片架構(gòu)正在面臨新的挑戰(zhàn)。相比傳統(tǒng)AI計算主要關(guān)注算力提升，物理AI更加關(guān)注實時性、低功耗、安全性以及軟硬件協(xié)同優(yōu)化。
2026年WAIC期間，在芯原主辦的“RISC-V和物理智能論壇”上，MIPS（格羅方德旗下公司）中國區(qū)業(yè)務(wù)發(fā)展負(fù)責(zé)人李勇分享了MIPS在RISC-V處理器、AI加速以及定制芯片平臺方面的布局，并介紹了如何利用RISC-V架構(gòu)推動物理AI從IoT到車載領(lǐng)域的規(guī)?；涞?。
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打造RISC-V全棧解決方案
MIPS擁有超過40年的處理器研發(fā)歷史，長期專注于智慧交通、機器人以及嵌入式計算領(lǐng)域。2021年，MIPS全面轉(zhuǎn)向RISC-V處理器產(chǎn)品研發(fā)，開始圍繞物理AI構(gòu)建基于RISC-V的處理器IP、軟件生態(tài)以及定制芯片平臺。
近年來，隨著格羅方德持續(xù)推進(jìn)業(yè)務(wù)整合，MIPS正式完成對新思科技Arc處理器業(yè)務(wù)的整合，將Arc處理器IP納入MIPS體系。李勇表示，通過此次整合，MIPS進(jìn)一步強化了RISC-V處理器IP布局。目前，MIPS已經(jīng)成為全球最大的RISC-V處理器IP供應(yīng)商之一。
目前，公司服務(wù)全球超過300家客戶，擁有超過41款處理器、AI相關(guān)NPU以及DSP產(chǎn)品，覆蓋從嵌入式控制到高性能AI計算的多個應(yīng)用場景。
未來，MIPS希望打造一套完整的RISC-V解決方案體系，包括：RISC-V處理器IP；AI相關(guān)NPU/DSP IP；軟件開發(fā)工具；定制芯片平臺；格羅方德先進(jìn)制造工藝。
通過IP、軟件、設(shè)計服務(wù)以及制造能力結(jié)合，MIPS希望從單純的處理器IP供應(yīng)商，進(jìn)一步發(fā)展成為面向客戶的全棧芯片技術(shù)合作伙伴。
物理AI時代，RISC-V需要打通軟件到芯片全流程
李勇認(rèn)為，物理AI是RISC-V非常重要的應(yīng)用方向。不同于云端AI主要關(guān)注大規(guī)模算力，物理AI需要將AI能力部署到機器人、汽車、工業(yè)設(shè)備等真實環(huán)境中，因此對芯片提出了更復(fù)雜的要求：
更低延遲；
更低功耗；
更高實時性；
更強安全能力；
更靈活的軟件適配能力。
針對這一需求，MIPS希望通過RISC-V架構(gòu)打通從軟件到芯片的完整流程。
其中，Atlas Explorer虛擬平臺可以幫助軟件工程師和系統(tǒng)架構(gòu)師提前進(jìn)行軟件仿真和優(yōu)化，在芯片正式設(shè)計之前完成軟硬件協(xié)同開發(fā)。同時，MIPS提供32位和64位RISC-V處理器IP，覆蓋高實時、低功耗以及高安全要求的計算場景。結(jié)合格羅方德制造工藝，MIPS還能夠提供ASSP定制芯片平臺，幫助客戶快速完成產(chǎn)品落地。
在AI計算方面，MIPS可以提供NPU和DSP等AI加速模塊，覆蓋物理AI從感知、推理到通信的完整鏈路。
RISC-V為何適合物理AI？
近年來，RISC-V快速發(fā)展，背后的核心原因在于其開放、模塊化和可擴展特點。
相比x86和Arm等傳統(tǒng)通用架構(gòu)，RISC-V最大的優(yōu)勢在于用戶可以根據(jù)應(yīng)用需求自由擴展指令集。
RISC-V基礎(chǔ)指令集僅包含47條固定指令，在此基礎(chǔ)上，開發(fā)者可以加入不同擴展模塊，例如：整數(shù)乘除法擴展、浮點計算擴展、向量計算擴展、AI矩陣計算擴展、電機控制相關(guān)數(shù)學(xué)函數(shù)擴展。
RISC-V可以根據(jù)不同需求進(jìn)行定制，使處理器更加貼近具體應(yīng)用。此外，RISC-V還支持靈活的數(shù)據(jù)格式設(shè)計，可以適配不同AI模型和計算精度需求，為AI芯片創(chuàng)新提供更大的空間。
S8200：面向物理AI的新一代RISC-V處理器內(nèi)核
針對物理AI應(yīng)用，MIPS推出了S8200處理器內(nèi)核。
S8200是一款綜合型AI處理器平臺，內(nèi)部集成符合RVA23標(biāo)準(zhǔn)的RISC-V CPU核心、向量擴展單元、矩陣擴展單元、L1/L2/L3三級Cache。
根據(jù)不同應(yīng)用需求，S8200算力可以靈活配置，從0.1TOPS到100TOPS覆蓋不同性能范圍。它既可以作為獨立AI加速器，用于推理計算，也可以作為具備AI能力的應(yīng)用處理器，運行操作系統(tǒng)并完成本地AI推理。
這種靈活架構(gòu)使其能夠覆蓋機器人、智能汽車以及邊緣AI等多種應(yīng)用。
S8200采用符合RVA23標(biāo)準(zhǔn)的雙發(fā)射超標(biāo)量架構(gòu)，并支持硬件多線程。相比單線程設(shè)計，多線程能夠提升CPU資源利用率。
以TensorFlow Lite模型推理為例，雙線程硬件設(shè)計相比單線程可以降低約40%的推理延遲，提高AI應(yīng)用效率。
在AI計算擴展方面，S8200集成符合RVV 1.0標(biāo)準(zhǔn)的向量擴展單元，最高支持1024位向量寬度。同時，處理器支持自定義擴展指令，可以針對指數(shù)運算、非線性函數(shù)以及不同數(shù)據(jù)位寬進(jìn)行優(yōu)化。針對AI模型中的矩陣計算需求，S8200還加入矩陣擴展單元，通過外積陣列架構(gòu)提升計算效率。
傳統(tǒng)矩陣計算通常采用內(nèi)積架構(gòu)，而S8200采用外積（Outer Product）計算方式。兩種方式在數(shù)學(xué)計算量上基本一致，但數(shù)據(jù)加載方式存在明顯差異。
對于64×64矩陣計算，如果采用外積架構(gòu)，數(shù)據(jù)加載操作量可以減少約32倍。更少的數(shù)據(jù)搬運意味著更低功耗，更簡單硬件設(shè)計，更高計算效率。這也是S8200能夠?qū)崿F(xiàn)高能效比的重要原因。
針對不同AI任務(wù)，S8200矩陣擴展單元支持靈活配置。例如，在4bit數(shù)據(jù)格式下，32×32矩陣陣列可以實現(xiàn)8TOPS/GHz計算能力，同時支持按行、按列數(shù)據(jù)讀寫，以滿足不同AI模型需求。
Atlas Explorer推動軟硬件協(xié)同設(shè)計
隨著芯片復(fù)雜度不斷提升，軟件和硬件協(xié)同開發(fā)已經(jīng)成為芯片設(shè)計的重要趨勢。
傳統(tǒng)流程中，硬件完成設(shè)計后，軟件團(tuán)隊才能開始適配，這往往導(dǎo)致開發(fā)周期延長。
MIPS推出的Atlas Explorer虛擬平臺，可以讓軟件工程師和架構(gòu)設(shè)計師提前在虛擬環(huán)境中運行應(yīng)用程序，并完成軟件優(yōu)化。
例如，片上SRAM容量設(shè)計一直是芯片架構(gòu)中的關(guān)鍵問題：如果容量過小，會影響性能；如果容量過大，又會增加芯片成本。
通過Atlas Explorer，架構(gòu)工程師可以提前模擬不同配置，對系統(tǒng)性能進(jìn)行評估，實現(xiàn)更優(yōu)的軟硬件協(xié)同設(shè)計。
S8200落地L2+智能駕駛ADAS
在實際應(yīng)用方面，MIPS展示了基于S8200處理器運行BEVFormer模型的L2+智能駕駛ADAS方案。
智能駕駛前視系統(tǒng)對于實時性要求極高，需要處理大量攝像頭數(shù)據(jù)，并快速完成環(huán)境感知。
該方案通過8路攝像頭輸入，將數(shù)據(jù)送入BEVFormer模型，最終實現(xiàn)障礙物檢測、車道線檢測、交通標(biāo)識識別。
S8200能夠滿足系統(tǒng)低延遲需求，實現(xiàn)每秒15次以上推理，有效支撐L2+自動駕駛應(yīng)用。
完善AI軟件生態(tài)，加速物理AI部署
AI芯片能否成功落地，很大程度取決于軟件生態(tài)。
S8200支持目前主流AI框架，包括PyTorch、TensorFlow、TensorFlow Lite?；谀K化的軟件架構(gòu)設(shè)計，S8200能夠提供更好的算子適配能力，幫助客戶快速遷移不同AI模型。
李勇表示，S8200是MIPS針對物理AI領(lǐng)域推出的重要產(chǎn)品，融合了RISC-V開放架構(gòu)、高效AI計算能力以及軟硬件協(xié)同設(shè)計能力。
未來，MIPS希望通過RISC-V處理器IP、AI加速技術(shù)、軟件工具以及格羅方德制造能力，推動RISC-V在IoT、機器人、智能汽車等更多物理AI場景中的規(guī)?；瘧?yīng)用。
