芯来科技正式发布首款专用处理器产品线Nuclei

本土RISC-V CPU IP领军企业——芯来科技正式发布首款针对人工智能应用的专用处理器产品线Nuclei Intelligence(NI)系列，以及NI系列的第一款AI专用RISC-V处理器CPU IP——NI900系列内核。

随着Chatgpt的横空出世，全球掀起一股AI的浪潮，从云端数据中心到边缘侧对AI的需求进一步提升。AI应用主要分布在训练和推理，需要大量的并行计算和NPU来完成，更离不开高性能CPU的算力加持。CPU有着广泛的普及性、兼容性、可扩展性和可靠性，并通过多核多节点进行串行计算、混合计算和安全防护等复杂任务；除此之外，CPU的通用矢量(Vector)指令集也可以提供强大且通用的并行计算能力，在AI领域进行高效的并行计算、前处理、后处理、激活函数等工作，更加灵活地处理GPU和NPU相对难以处理的复杂计算任务。

近期OpenAI发布的Sora模型将AI能够理解和生成的内容模态从文字和图片拓展到视频，进一步证明基础模型能力上限不断被突破，想象空间被打开，对算力基础设施的需求也远没有停止。芯来科技此次推出的NI900重点布局AI应用场景，助力本土芯片设计公司快速完成AI产品的设计。

NI900基于900系列处理器，针对“AI应用”进行了多项特性优化

基础标量处理器：

可以配置为900系列的RV32或RV64的任何一款N900、U900、NX900、UX900。

RVV1.0 VPU： 可配置基于RISC-V V Extension（RVV1.0 Vector指令集）的VPU单元，VPU的VLEN可配置为512-bit或者1024-bit。在INT8数据类型下对性能带来的提升达数百倍；在INT32与FP32数据类型下对性能带来的提升达数十倍。 NPU加速器：

可通过NI900的IOCP（IO Coherent Port）与处理器紧耦合，实现对CPU内部Cache的一致性。

用户自定义指令扩展接口： 用户可以使用Nuclei的NICE硬件扩展接口，增加自己自定义的指令，包括Scalar或Vector指令。

NI900支持RISC-VVector1.0标准

矢量扩展被称之为RV指令集标准最重要的一组扩展，2015年发起，2021年正式生成标准。

RVV 1.0支持的数据类型广泛，运算类型丰富且可动态扩展，同一套指令可无修改适配各种微架构实现。

RISC-V GCC从10.2版本已经支持RVV1.0指令，目前GCC13对应的intrinsic API接口已经升级到最新v0.12版本，且已部分支持自动向量化；预计GCC14正式发布，GCC的自动向量化会更加完备。RISC-V CLANG17版本也已支持最新v0.12版本intrinsic APl, 支持自动向量化。

RISC-V Linux 5.18 版本开始支持RVV,其它各种计算库及应用中间件都快速支持了RVV1.0。

有了RVV1.0标准和软件生态的完备，为应对AI算力的需求，需要RISC-V CPU 在微架构设计上做更多有针对性的设计。

NI900拥有强大的并行计算能力

RVV参数描述：

VLEN：一个向量寄存器的总bit数（宽度）

DLEN：内部运算单元能够并行处理的一个向量元素的最大bit数

ELEN：并行处理的数据类型的最大宽度，如果ELEN=32，则最大的处理数据类型是INT32和FP32

VPU支持的数据类型和计算能力：

1024-bit的VPU支持多种数据类型的计算，包括：INT8 / 16 / 32 / 64, BFP16 / FP16 / FP32 / FP64。

1024-bit的VPU支持每个时钟完成128x8-bit / 64x16-bit / 32x32-bit / 16x64-bit的数据计算

NI900拥有强大的Memory读写能力

 

VPU和CoreLSU共享MMU资源

VPU并非独立的协处理器，而是与主Core的内存空间实现完全的Coherent

Vector指令与普通Scalar一样，支持虚拟地址访问，使得NI900的Vector指令可以无缝运行于大型操作系统之上

VPU和CoreLSU共享Memory资源与通道

VPU拥有最高512-bit位宽直接访问DCache

VPU拥有最高1024-bit位宽直接访问DLM

DLM具备1024-bit的SlavePort供SoC访问

可单独配置VLMport以进一步增加性能

VLMport可以直接连接到外部加速器或者内存

VLMport位宽=VLEN(目前支持最多1024-bit)

ScalarCore也可以通过LoadStore访问到VLM区间

NI900的VPU带来极大的性能提升

通过强大的运算能力与强劲的Memory读写通道，NI900能带来极大的并行计算性能提升。

如图所示，VLEN=1024-bit的VPU在INT8数据类型下对性能带来的提升达数百倍：

如图所示，VLEN=1024-bit的VPU在INT32数据类型下对性能带来的提升达数十倍：

如图所示，VLEN=512-bit的VPU在FP32数据类型下对性能带来的提升达数十倍：

NI900支持NPU等AI加速器与处理器紧耦合，实现对CPU内部Cache的一致性

NI900支持整合外部AI加速器、NPU、PCIe、DMA，通过900系列的IOCP（IO Coherent Port）与900系列处理器紧耦合，实现对CPU内部Cache的一致性。

NI900的Scalar/VectorNICE自定义指令接口提供更多特定场景的优化可能性 NICE(Nuclei Instruction Co-unit Extension)是芯来CPU IP的一种用户可扩展指令接口机制，允许用户基于芯片的标准通用CPU内核定义自己的扩展指令集。

NI900提供用于Scalar指令扩展的NICE接口，可支持单周期，多周期，流水线等不同指令类型

NI900提供用于Vector指令扩展的NICE接口，可支持单周期，多周期，流水线等不同指令类型

NI900的NICE扩展单元不仅可以进行运算型的自定义指令扩展，还可以通过专用总线访问Core的存储资源（DCache等）实现与主Core的内存一致性，总线位宽可以达到VLEN(最高1024-bit)

用户可以结合自己的应用扩展自定义指令，将NI900处理器内核扩展成为面向AI领域进一步强化的专用处理器。

RISC-V生态日益成熟，芯来NI900赋能AI时代

CPU是算力结构中必不可少的一个环节，在已经到来的人工智能算力时代，通用和专用芯片结合而成的异构计算是未来AI算力基础设施的主流。芯来致力于提供标量、矢量、以及自定义指令结合的计算架构，以满足端侧云侧数据中心的多元化的算力需求。

目前NI900已经获得多家下游客户的认可并投入产品设计中，未来芯来将推出更多NI系列处理器内核IP，赋能AI时代的算力基础设施建设。

审核编辑：刘清