RISC-V如何在高性能CPU领域超越Arm，集成电路工资过高问题困扰自然界

RISC-V的出现为服务器级别的CPU设计提供了新的选择，是否能够在高性能市场站稳脚跟则是RISC-V发展不可回避的问题。达摩院最近宣布，其最新研发的玄铁高性能处理器C930将于3月份开始交付，这标志着RISC-V向高性能处理发展迈出了重要一步。

达摩院技术专家表示：“C930通用算力性能达到SPECint2006基准测试15/GHz，已经超过了不影响用户体验的服务器级CPU分水岭。未来，更高性能的玄铁处理器也会更快到来。”他还指出：“就像x86和Arm架构都有其杀手级应用，高性能+AI有可能成为RISC-V的杀手锏，这是RISC-V差异化优势。”

那么，为什么high-performance + AI能成为RISC-V在生成式AI时代的杀手锏？答案在于开放性和灵活性。不同于x86和Arm由少数公司掌握，而RISC-V拥有众多IP和芯片公司，它需要建立一个强大的生态系统。这也是无剑联盟成立的一个重要原因，无剑联盟吸引了多家行业巨头主动加入，加速了生态建设。

达摩院专家认为：“虽然相比Arm架构苹果M4处理器的性能还有差距，但我们推出的玄铁C930是进入服务器级CPU的一步棋。”“我们努力方向是未来2-3年，有云实例采用玄铁C930处理器。”

跨过了服务器CPU性能分水岭后，RISC-V面临一个核心问题：相比具有明显优势的x86和Arm服务器CPU，它有什么独特价值？一方面来自明确市场需求，如英伟达GH200系列与GB200系列芯片带来的新趋势——融合GPU设计；另一方面，在AI计算中展现其灵活可定制能力，使其能够满足AI算子的变化，并进行硬件调整实现深度软硬协同。

值得关注的是，与DeepSeek一样，让开源技术更加普及，而不是单一企业控制。而且，与其他架构不同的是，开放标准对于提高效率至关重要。在2025年举行的大型会议上，一半以上与high-performance或AI相关标准被批准，其中包括Matrix扩展，该扩展使得支持并行计算成为可能，从而直接支持AI加速功能。

最后，不仅要考虑到硬件层面的支持，还要注意软件层面的完善，比如提供适配操作系统、SDK等，以简化开发流程并提高效率。此外，由中科院软件所展示的小型笔记本电脑、智能机器人等产品，也显示出了基于此技术栈可以实现哪些创新应用。