MIPS用RISC-V，赋能物理AI

随着人工智能技术的发展，AI正在从云端大模型逐渐走向更多终端设备。从机器人、智能交通，到工业控制等应用场景，AI计算正在从“集中式推理”向“实时感知、实时决策、实时执行”的方向演进。这一趋势也对芯片提出了新的要求。不同于云端AI对极致算力的追求，物理AI场景更加关注低延迟、低功耗、高实时性以及软硬件协同优化能力。
 
在这一背景下，RISC-V架构正在成为物理AI领域的重要技术选择。
 
格罗方德旗下MIPS中国区业务发展负责人李勇在今日举办的“RISC-V赋能空间计算与物理智能”论坛中表示，MIPS希望通过RISC-V处理器IP以及相关软件和定制化芯片平台方案，推动物理AI从软件到芯片的完整落地。
 

 
据介绍，MIPS拥有超过40年的芯片技术积累，长期专注于智慧交通、机器人以及嵌入式领域。2021年，MIPS全面转向RISC-V产品研发，目前主要面向物理AI平台提供RISC-V处理器IP及相关软件和定制化芯片平台方案。“迄今为止，MIPS目前已经成为业界最大的RISC-V处理器IP提供商之一，在全球服务超过300家客户，处理器IP、AI相关NPU和DSP产品超过41款，可以覆盖多个物理AI相关应用领域。”李勇说。他同时指出，公司并没放慢发展的步伐。
 
在格罗方德完成对新思科技Arc处理器业务的整合，并将Arc处理器IP业务纳入MIPS之后，公司进一步丰富了RISC-V产品矩阵。“通过MIPS与Arc业务整合，格罗方德也不再只是传统意义上的芯片制造企业，而是能够向客户提供从RISC-V处理器IP、软件及定制平台，再结合格罗方德制造工艺能力的全栈解决方案。”李勇说。
 
为了进一步推动RISC-V在物理AI领域落地，MIPS推出了S8200处理器内核。据介绍，S8200是一款综合多功能处理器内核，内部集成符合RVA23标准的RISC-V CPU内核，同时包含矩阵扩展单元、向量扩展单元，以及L1、L2、L3 Cache。
 
在算力方面，S8200可以根据不同需求进行灵活配置，覆盖0.1Tops到100Tops的算力范围。更重要的是，S8200不仅可以作为独立AI加速器进行推理计算，也可以作为具备AI推理能力的应用处理器使用，既能够运行操作系统，也能够完成本地AI推理。
 
从架构设计来看，S8200采用双发射、超标量架构，并针对硬件多线程进行了优化。例如，在TensorFlow Lite算法应用中，双线程硬件相比单线程可以降低40%的推理延迟，提高应用效率。
 
在AI计算扩展方面，S8200内部向量扩展单元符合RVV1.0标准，最高支持1024位，同时支持用户自定义扩展指令集，可以满足不同应用对于指数运算、非线性函数以及不同数据位宽的需求。
 
此外，S8200采用矩阵外积架构，通过减少数据加载操作降低功耗。
 
李勇介绍，对于64×64矩阵计算，相比内积架构，外积架构能够减少32倍的数据加载操作，这也是S8200能够实现高能效的重要原因之一。
 
在李勇看来，随着AI应用复杂度不断提升，芯片开发已经不再只是硬件设计的问题，而需要软件、算法和硬件进行更早阶段的协同。对此，MIPS推出了Atlas Explorer虚拟平台。
 
据介绍，该平台可以让软件工程师和架构师在芯片硬件设计完成之前，就能够在虚拟环境中运行应用程序，对软件进行仿真和优化。例如，在片上SRAM设计过程中，容量过小可能影响性能，而容量过大会增加成本。通过Atlas Explorer虚拟平台，可以帮助架构师和系统工程师进行系统级优化，实现软硬件协同设计。
 
除了硬件和工具链，MIPS也提供从感知、推理到执行、通信等环节的完整支持。例如，针对Physical AI领域，MIPS可以提供NPU、DSP以及丰富的处理器IP，包括应用处理器、Linux实时处理器内核、32位高实时性MCU IP和入门级MCU IP等。
 
总而言之，针对物理AI，MIPS做好了充分准备。