电子发烧友网报道（文/周凯扬）数据中心作为CPU、GPU和加速器厂商最为关注的市场，自然也少不了RISC-V这个新架构来掺和一脚。我们在之前的文章中也对RISC-V在数据中心的进展做了一些介绍，RISC-V虽然在服务器通用CPU上发力迹象不明显，但要说AI加速器这类产品，很有可能会是RISC-V打入数据中心市场的最佳方向。
谷歌的RISC-V战略自己设计芯片的服务器厂商之一，谷歌，似乎也开始打算用上RISC-V。在今年9月美国的AI硬件峰会上，SiFive首席架构师和谷歌的TPU芯片架构师展示了他们的合作方案。谷歌的TPU是谷歌设计专用于机器学习的加速器，用于在数据中心上运行TensorFlow、Pytorch和JAX等机器学习框架。
而TPU的主要计算单元就是矩阵乘法打算（MXU），由脉动阵列中的128×128乘法/累积器组成，在最小配置v4版TPU中包含4个TPU芯片，每个TPU芯片都有8个MXU，是TPU v3版的两倍，而且每个MXU都能使用BF16执行每周期16K的乘积累加运算。
然而，谷歌发现虽然TPU的机器学习算力虽然够用，但客户在利用这类大型AI加速器时，往往无法用它来完成其他的复杂计算负载，所以谷歌的做法是将SiFive的X280处理器核心，作为TPU的协处理器，用来提供维护和运行代码，跑加速器没法运行的内核。
虽然SiFive的X280主打的是加速AI/ML计算，但主要是针对边缘端，比如AR/VR、数码相机等等，并非用于数据中心的大型AI加速器。但在与谷歌等厂商的合作下，SiFive推出了一个名为矢量定制协处理器接口（VCIX）的技术，可以让大型AI加速器直接与X280的32×512位矢量寄存器文件高速通信。
这相比其他方案来说，矢量寄存器层级上的访问不仅可以提供更大的带宽、比PCIe更低延迟，还能简化软件栈、省下更多的硬件资源。X280和TPU核心分工合作，前者负责运行完整的Linux系统和虚拟机管理程序，后者负责密集的机器学习运算。
英特尔HorseCreek初见端倪早在去年，英特尔就宣布将会用到SiFive的P550高性能RISC-V核心，以及自己的7nm工艺（即现在的Intel4工艺）来打造一款RISC-V SoC，代号名为HorseCreek。虽然到了2022年，SiFive最高性能的核心已经成了P650。但作为一个十三级流水线、三发射、乱序的64位RISC-V核心，P550的性能仍然是相当能打的，SiFive给到的定位也是对标ARM的Cortex-A75，同时只需不到一半的面积。
不过消息公布后，英特尔虽然又开展了一系列与RISC-V相关的行动，比如加入RISC-V国际基金会、IFS支持RISC-V芯片代工和推出RISC-V的FPGA开发平台等等，但HorseCreek却始终不见踪影。
而在今年的IntelInnovation大会上，英特尔的不少合作伙伴都在现场搭建了展台，也有参会者终于在现场看到了HorseCreek的真面目。在Intel4工艺的加持下，HorseCreek将4个2.2GHz的SiFiveP550核心、DDR5和PCIe5集成到了4mmx4mm的单个裸片上，连英特尔CEO PatGelsinger本人也亲自来展台查看HorseCreek的开发平台。
根据展台上公开的数据，HorseCreek配备了三级缓存，包括私有二级缓存和通用三级缓存。DDR5这块集成了英特尔的DDR PHY、DFI接口与Cadence的DDR内存控制器，支持到5600频率的DDR5内存，PCIe5.0部分集成了英特尔的PCIePhy和新思的PCIeRootHub控制器。除了英特尔提供的PLL、内存编译器、标准单元等数模IP以外，HorseCreek还用到了其他的IP，比如西门子的DFT和新思的NOC Fabric。
从以上数据可以看出，HorseCreek是一个集SiFive、英特尔和EDA厂商IP大成的SoC。如此强大的SoC加上丰富的接口支持，完全可以用于数据中心里。不过，HorseCreek的首个终端产品形态应该是SiFive的下一代HiFive开发板。上一代的HiFive Unmatched开发板已经售罄了，在疫情相关的供应链问题下，SiFive已经放弃了补货的打算，转而全力去打造下一代基于HorseCreek的HiFive开发板。
又一个千核RISC-V芯片在戴尔的HPC社区大会上，来自美国的初创半导体公司InspireSemiconductor公布了他们为数据中心提供的RISC-V加速器方案，同时还给出了另一个有趣的说法，那就是现有的高性能计算方案已经“不够好”了。
在他们看来，目前的主流数据中心CPU都太慢了，无论有无加速器的辅助都是如此，而在有了加速器以后，90%的高性能计算都是由加速器负责了。再者就是GPU和FPGA的方案，InspireSemiconductor指出这两者的编程太复杂了，不仅锁定了软件栈，而且需要特定的技能才能获得足够好的计算结果。而ASIC和AI加速器的风险又太高了，从成本、时间上看都是如此。
为此，InspireSemiconductor推出了他们的RISC-V加速器方案，Thunderbird。Thunderbird在单芯片上集成了2560个64位的CPU核心，单个PCIe加速卡上的核心数量更是超过5000个。InspireSemiconductor称他们用到了创新的高速互联方案，在高效利用这么多核心的同时，最高可以组成256个芯片的阵列。
相较其他加速器和GPU方案，Thunderbird加速器也有着功耗上的优势，单芯片的功耗在175W左右，同时他们给出了20W/Tflops的能效比，看来Thunderbird的峰值算力大概就在8.75Tflops左右了。虽然会上InspireSemiconductor也展示了谷歌、联想和IBM等客户或合作伙伴的一些反馈，但这些不少是客套话，是否已经用于这些公司的数据中心方案中还不好说。
InspireSemiconductor同时承诺了一个对开发者友好的软件生态系统，但他们并没有给出自己的软件方案，而是指出Thunderbird将充分利用RISC-V已有的丰富软件生态系统，比如OneAPI等，所以不必像竞品芯片那样去开发一次性的软件栈。如此一来更适合那些喜欢标准CPU编程模型的开发者，无需像GPU那样去学习CUDA、OpenCL，而是可以用Pragma和MPI这样的标准编译器方案。
AI编程上也是如此，InspireSemiconductor指出流行的AI框架，诸如TensorFlow、Pytorch和Glow等都已有了对RISC-V的支持，Linux也在操作系统支持的行列中。如此看来，InspireSemiconductor目前应该只提供了纯硬件方案，而这样的产品是否能在市面上取得成功，目前看来完全取决于英特尔Codeplay那边的OneAPI软件生态了。
