（来源：电子创新网）

在“后摩尔时代”与“AI爆发周期”交汇的关键节点，芯片架构正面临重新定义。RISC-V，这一开放、模块化、可扩展的新架构，被视为打破旧有架构垄断、推动算力范式转移的希望。作为国内RISC-V高性能路线的代表厂商，知合计算CEO孟建熠博士在2025 RISC-V中国峰会上的发言不仅回顾了行业发展轨迹，更勾勒出一条技术“登高路线”。

孟建熠博士围绕“通推一体”“标准化生态”“高性能突破”三大关键词，深度解析知合计算在RISC-V架构下的实践逻辑、技术挑战与生态远景。

一、视野转变：从嵌入式“小目标”到系统级“大算力”

孟建熠博士提出一个关键观点：不能以“补位架构”的视角看RISC-V，而要以“未来架构”的眼光重新定义它的使命。

传统CPU架构如x86、Arm早已构建起庞大的生态与产品线，RISC-V要实现突破，必须借助“AI+高性能计算”这一新兴主战场完成技术跳跃。

 “不是在星空中增加一颗星，我们要转换视角，我们依然要看天空、但是要以哈勃望远镜的视角看天空，我们看到的是星星变成了星系，可能看到黑洞、甚至可以看到引力波，而这些新的东西应该是给大家带来的全新的不同的体验。”他解释说。

他以此类比，RISC-V并非现有架构的简单替代，而应成为一个面向未来计算价值重构的载体，其终极价值是让用户真正感知到“性价比+创新功能”的落地成果。

二、战略路径：推动“通推一体”——让通用计算与AI推理真正融合

知合计算提出的“通推一体”概念，是其RISC-V产品路线的核心，“‘通推一体’是将AI融入到业务中。今天的AI如果用独立的集成或者芯片去做的话，就会面临很多的问题。从集群的角度来讲，就是从通用计算搬到AI要去集群里面把数据返回，其实它面临很大的延时。CPU+GPU通过PICE，今天我们依然面临着很多问题，所以我觉得要把通用计算和推理能够很好的结合在一起，这是我们今天可以走的一个方向。”他解释说。

通用计算 + AI推理 = 单芯片、统一架构、低延时、高能效

在传统的“CPU+GPU”异构系统中，AI推理需通过PCIe在不同芯片间搬移数据，面临高延时、高能耗问题；知合希望通过在单一RISC-V架构中实现通用计算与AI计算融合，规避带宽瓶颈与功耗壁垒。

他指出实现“通推一体”的关键在于：统一地址空间（SVA）、高效Token处理能力（每瓦特Token数越高越好）、可扩展向量指令集（如RVV）、SoC级生态兼容性（如RVA23）等。

这一构想将推动RISC-V从“嵌入式+控制器”走向“AI inference-ready通用处理器”的转变。

三、标准驱动：从“碎片化担忧”到“主流化保障”

RISC-V开放性强，但也面临碎片化风险。对此，孟建熠指出，当前RISC-V基金会通过多个机制保障生态一致性：

RVA Profile规范：例如RVA23要求支持81个扩展标准，是兼容软件生态的基础；

SoC平台规范：如统一中断、调试、虚拟化能力标准；

AME标准体系：面向AI领域的IME、VME、AME三层能力模型，统一AI加速扩展接口；

RVV向量扩展：作为推理、高吞吐数据路径的基础设施，具备通用性和性能可扩展性。

知合计算的做法是——坚持构建完全符合上述标准的产品，并推动标准反向优化设计实现路径，实现软硬一体的标准融合落地。

四、技术实践：阿基米德系列，RISC-V性能加速

在产品层面，孟博士表示知合计算已发布阿基米德系列的A210，这是首款基于玄铁核心的通推一体型RISC-V芯片，8核、12TOPS，具备实用AI推理能力；

此外，知合计算还将在2026年发布高性能阿基米德系列，这是自研高性能RISC-V CPU核，完全支持AME、RVA23等新一代AI计算标准，目标是实现大模型推理性能领先。

在RVV向量化技术方向，知合已在四个核心场景展开实践，分别是视频编解码（媒体处理）、加解密运算（安全计算）、大模型推理（AI workload）和数据存储处理（结构化计算）。其中数据存储和模型推理场景，已在RISC-V架构下表现出超越x86和Arm的潜力。

五、生态战略：开放测试、同步软件生态建设

孟博士表示知合计算当前已开放其“通推一体”RISC-V核心用于业界测试，优先对底层软件厂商和核心合作伙伴进行部署验证，同时提供兼容未来产品的软件堆栈（如算子库、编译器接口、统一内存框架）；实现A210与后续产品生态完全衔接，降低客户学习与迁移成本；建立统一的计算模型，方便应用从嵌入式AI扩展到边缘云等更大规模系统。他指出RISC-V的真正竞争力就是是软硬协同构建的“架构生命力”。

从“可选项”到“主力架构”，RISC-V的攀登之路刚刚开始

孟建熠总结说，RISC-V必须经历从可用到可替代、再到可创新的三段式飞跃，而当前正处于第二段向第三段过渡的关键窗口。要实现RISC-V成为AI时代真正主流通用架构，必须有“通推一体”的新设计范式，必须有“AME标准”下的软件闭环，必须有“RVA23等规范”的生态共识。

知合计算以实际产品和系统路线为支撑，为RISC-V在AI计算赛道建立了一个“攻顶路径”，同时也呼吁整个行业既竞争、也合作，在开源开放中实现创新突破。

这不仅是RISC-V发展的方向，也是国产高性能芯片生态突围的必由之路。