儲存大廠也入局RISC-V戰場！晶心林志明揭全球10大廠商進展|數位時代 BusinessNext

儲存大廠也入局RISC-V戰場！晶心林志明揭全球10大廠商進展

2021 RISC-V論壇今（12）線上登場，與會中晶心科技董事長林志明從晶片與IP角度，分享十大全球RISC-V最新進展，有哪些新公司值得關注呢？

RISC-V架構被視為Arm的潛在競爭對手，其開源與模組化的高自主性優勢，吸引眾多廠商投入其中，動向也受到各界關注，今日舉辦的2021年RISC-V Taipei Day，晶心科技董事長林志明就點出10家投入RISC-V廠商的最新進展，其中還包含兩家在Hot chip研討會中，特別受到關注的新創公司。

EPAC採用RISC-V跨出自主晶片第一步

為強化歐洲晶片發展能力，由10幾個歐洲國家組成歐洲處理器倡議（European ProcessorInitiative, EPI）團隊，總計28個合作夥伴，包含SiPearl、Menta、Kalray、ST，以及E4 Computer Engineering等共同組成高速運算聯盟，近期基於RISC-V架構設計出64位元的自製微處理器（MCU）——EPAC（European Processor Accelerator） 1.0，採用格羅方德22奈米製程，目前已經進入樣品階段。

林志明表示，此晶片被視為歐盟跨出自製晶片的第一步，希望以此為基礎，建構一套歐洲本土的超級電腦硬體。目前EPAC 1.0的樣品在初期已經獲得EPI測試成功，接下來準備進行Linux軟體的驗證。

RISC-V閃耀新星：Esperanto、Ventana Micro Systems

此外，在活動中，兩家基於RISC-V架構所設計產品的新創Esperanto、Ventana Micro Systems也受到業界關注。

Esperanto聚焦於人工智慧推論加速器（AI inference Accelerator）技術，已推出一款晶片ET-SoC-1。該公司號稱可以在晶片內做出超級電腦（Supercomputer-on-a-chip）、是一款採用台積電7奈米做出的產品，內含超過1,000顆核心的AI加速器，專為大規模資料中心量身打造，可以運行300MHz~2GHz。

Ventana Micro Systems則是非常活躍於RISC-V社群，主要採用小晶片（Chiplet）概念設計以RISC-V架構為基礎的晶片，主要應用於伺服器和資料中心，預計採用台積電5奈米製程，2022下半年推出相關產品。

林志明透露，Ventana Micro Systems計畫在一個封裝內最多置入6個小晶片（Chiplet），部分用作I/O使用，部分提供運算處理。其中以運算類型的小晶片（Chiplet）方案，最多可置入16個RISC-V亂序（out-of-order）CPU，同時支援客製指令空間（custom instructions）的可擴展性。

美、日、中企業開源方案陸續出籠

Microchip為全球知名半導體晶片商，日前於美國RISC-V論壇發布的新型PolarFire SoC架構，讓Linux平台能夠在多核一致性中央處理器（CPU）集群中實現即時非對稱多重處理（AMP）功能。

此外，去年推出的RT PolarFire FPGA方案，同樣也是基於RISC-V架構，目前正進行太空航行零組件的可靠性標準認證。RT PolarFire FPGA具備的電子和機械特性，設計人員可基於此方案著手建構硬體產品原型，這些特性能協助建立高頻寬軌道（On-orbit）處理系統，同時具備超低功耗與承受太空輻射的能力。

另外，林志明分享，全球MCU排名前三的晶片供應商瑞薩，也於過去一年中分別和晶心、SiFive簽屬合作，預計投入在物聯網標準產品及車用方案。

晶心總經理暨技術長蘇泓萌指出，晶心擁有完整的RISC-V方案，產品應用範圍擴及行動裝置、物聯網、AI、5G和儲存媒體等，在各領域也都有夥伴，分別為Mobile AP、TDD、Telink、SK Telecom、Endpoints、EDGE Q與Picocom等廠商。

至於中國地區，由中科院計算研究所所主導兩期計畫，集結鵬城實驗室與中國RISC-V聯盟聯合業界企業一起開發出香山處理器。此處理器採用Chisel硬體設計語言開發，支援RV64GC指令集。第一期推出的「雁棲湖」架構採台積電28奈米製程；第二期「南湖」架構採用中芯國際14奈米製程。

阿里巴巴旗下的平頭哥半導體發表玄鐵系列，其中玄鐵910處理器特別受到關注，原因來自於該技術具備的CoreMark相當高，性能達7.1MHz，可應用於人工智慧應用、網路通訊、閘道技術、自動駕駛、邊緣伺服器等。

此外，根據中國媒體報導指出，平頭哥半導體已經成功將Android 10移植到自己的RISC-V晶片上，並開源了全部相關程式碼。

儲存大廠也加入，目標RISC-V CPU出貨10億顆

除了上述業者之外，硬體儲存大廠也默默加入RISC-V戰局。Seagate早於2015年就著手研發首款RISC-V CPU設計，而後於2019年進行第二款RISC-V CPU設計。去年的RISC-V線上高峰會上，Seagate首次公開呈現與RSIC-V International多年來攜手努力的成果，宣布設計出兩款處理器，皆以開放式RISC-V指令集架構（ISA）為基礎。

兩款處理器皆可提供RISC-V安全功能。其所提供的種種優勢，能讓邊緣至雲端的資料信任度、安全性和行動力更為穩固可靠。如今資料傳輸量之大，上述幾點均是不可或缺的要素。

另一方面，同樣也儲存硬體大廠WD，開發出三種RISC-V嵌入式CPU晶片，即SweRV Core EH1、EH2和EL2。值得一提的是，EH2是首款雙執行緒、可商用的嵌入式RISC-V核心，專為支持資料密集型邊緣運算、AI和IoT應用等嵌入式裝置設計。EL2是超小型、超低功耗的RISC-V核心，針對狀態機定序器和波形產生器等應用進行最佳化。而且，所有人現在都可以免費使用到更新版的SweRV處理器核心。

無論是Seagate或WD，皆喊出RISC-V CPU出貨達10億顆的目標，同時WD更希望未來WD內部產品採用SewRV CPU。

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責任編輯：蕭閔云

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。