<div id="readability-page-1">過去 40 年，處理器芯片呈現出 “否定之否定” 的螺旋式發展道路：自研 - 放棄自研 - 自研。 最近 5 年，越來越多的整機和平台廠商，重新加入自研的 “芯片戰爭”，並且顯現出一個新趨勢——以 CPU 為中心的同構計算系統，轉變成 CPU 聯合 xPU 的異構計算。 “芯片戰爭” 中的選手要直面幾個問題：其 xPU 架構創新有多少，持續創新空間有多大、應用規模能否攤薄硬件、生態的創新成本。 剛剛公佈的 “十五五” 規劃建議稿也提到，加快科技高水平自立自強，全面增強自主創新能力，大力實施 “卡脖子” 迭代攻關，聚焦半導體等關鍵技術環節。那麼，接下來的五年、十年，對於國產 “算力芯片” 來説，突破口在哪裏？ 我們認為是指令系統結構（指令集架構）的統一。 系統結構的一致性，更能推動架構層面的創新，比如把 RISC-V 作為統一指令系統，所有 CPU/GPU/xPU 都基於 RISC-V 及其擴展來開發，在擴大規模效應的同時，高效利用研發資源。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/7fa3aa4c-851e-4447-8b9a-99aaac96cc8f.jpeg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="800" height="400" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/7fa3aa4c-851e-4447-8b9a-99aaac96cc8f.jpeg"/> 指令集相當於軟硬件 “連接器”，按標準編寫軟件，即可向硬件發出計算指令。 <h2>01 經濟規模與生態成本 決定架構的 “生與死”</h2> 計算機差不多經歷了八十多年的歷史，早期特點是集中式處理，少數專業人員通過終端設備才能訪問到昂貴的計算資源。 20 世紀 80 年代後以微處理器為基礎的 PC 和計算機網絡出現，計算模式從集中式轉化為分佈式。後來又有了智能手機和雲計算系統，計算模式進化為集中式的雲中心和 “泛在分佈” 的智能終端構成的複雜體系，且雲中心本身又是一個巨大的分佈式系統。 計算進化到今天，最為核心的 CPU，以兩種主導式的指令集為代表：PC 和服務器領域是 x86 架構，智能手機領域是 ARM 架構。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/6148a1ea-9dff-4801-89a0-562d3bb8ba7a.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="931" height="423" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/6148a1ea-9dff-4801-89a0-562d3bb8ba7a.png"/> x86 和 ARM 佔主導，是市場洗牌的結果。 時間往回倒退，過去 40 年業內出現了許多有特色的架構和產品，但大部分都逐漸凋零了。例如：英特爾開發的 RISC 架構 i860/i960、摩托羅推出的 68000 以及跟 IBM、Apple 聯合開發的 PowerPC 架構等等。 指令集架構，從幾十款到幾款，快速收斂的原因各有不同。 x86 戰勝 RISC，靠的是不斷向高端 RISC“抄作業”，同時根據新應用需求不斷增加指令子集，拓展新功能；PC 與服務器的 CPU 同為 x86 架構，芯片出貨量大，分攤了服務器 CPU 的研發成本，也是 x86 從競爭中脱穎而出的客觀條件。 RISC CPU 的失意，表面上是鉅額的軟硬件投入成本，根源則是無法顛覆已有軟硬件生態系統——大量已存在的標準或事實標準的接口，如指令架構系統，這種生態的統治力，英特爾、惠普曾這類聯合體也無法撼動。 回想起 1990 年代超算領域，如 nCUBE，KSR、Thinking Machine 等創業公司，既自研 CPU，又開發 MPP 超算系統，在系統架構上提出了很多引人入勝的新方案。尤其是 KSR，提出了名為 Allcache 的純緩存存儲架構（COMA），實現了第一個基於純緩存的並行超算系統，其 CPU 只跑 20MHz，功耗、散熱等效率遠遠高於同期的英特爾 486，後者主頻達到了 50MHz。 最終，各種創新性的架構都 “輸給了” x86。 不是説這些架構沒有創新性，根本上在於架構創新敵不過經濟規律。所以，在文章開頭，我們就呼籲，未來五年、十年，中國的算力芯片應該統一指令集架構。 <h2>02 架構創新難，生態構建更難：壁壘在軟件與協同</h2> 英特爾於 2000 年左右推出 Pentium 4 處理器，時鐘頻率已達到 4GHz。25 年後的今天，很多產品時鐘頻率還停留在這個水平。這是因為進入納米工藝後，摩爾定律逐漸失效，晶體管開關速度放緩。 現在，業界依賴晶體管數量的累積來提升性能，其基本的思路是並行，如增加數據位寬、增加功能部件、增加處理器核的數量等等。但增加了這麼多的部件，如何控制與管理？就要看計算機體系結構。 計算機體系結構既是硬件與軟件的接口界面，也決定了硬件與軟件的分工，根據硬件與軟件分工的不同邏輯，大致可分為三種類型： <ul> <li> 激進的結構（完全動態優化）：類似上文提到的純緩存存儲架構，強調軟件在動態分析和優化方面能力有限，因此在硬件上做盡可能多的動態優化， 但這樣往往導致硬件過分複雜、功耗過高； </li> <li> 保守的結構（靜態優化）：硬件僅提供必需的設施， 如大量的寄存器或 SRAM，依賴軟件來實現高性能，這種方案的好處是硬件簡化了，缺點是編程不便、性能沒有保障； </li> <li> 折中的結構（動靜態相結合的優化）：硬件做一些動態的優化， 如高速緩存，軟件也仍有優化的餘地，通過軟硬件協同解決性能和編程問題。 </li> </ul> 由於需要運行操作系統、編譯器及各種複雜控制應用，涉及的串行因素比較多，高端 CPU 經常採用激進的結構，但由於結構異常複雜，導致正確性難以驗證，研發工作量極大。隨着熔斷、幽靈等硬件漏洞的出現，這類結構也易受瞬態執行攻擊的問題也暴露出來。 目前業界更傾向於基於這種結構——增加處理器核的數量，來提升性能，比如代表算力的 xPU 芯片，就是典型的眾核（Many Core）結構。這種架構可以匹配圖像處理、神經網絡等天然依賴並行計算的特點，只要硬件提供足夠的運算部件、存儲單元、互連機制，並由軟件程序把並行性表達出來，就可以在並行硬件上高速地執行。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/2e736de1-8a72-4cea-b55b-f34f620a6afc.jpeg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1000" height="500" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/2e736de1-8a72-4cea-b55b-f34f620a6afc.jpeg"/> 英偉達 PASCAL 和 TURING 架構 GPU，擁有大量 CUDA 計算核心 英特爾 Xeon Phi，Google TPU 等，都是專門設計的眾核加速器，而更流行的 GPGPU 則陰差陽錯的成為眾核加速器——一開始只用於圖形渲染，非專門為 AI 設計。 不管是 TPU 還是 GPGPU，眾核結構 xPU 的 “算力芯片” 大規模應用，首先要解決的還是生態系統問題——在處理器上運行的各類軟件的總和，包括各種應用軟件，及支撐應用軟件開發運行的系統軟件、中間件、庫函數等。在這方面，用户之所以喜歡使用英偉達的產品，就是因為 CUDA 擁有成熟的並行軟件生態。 前面提到英特爾和惠普的合作項目。雙方於 1994 年，聯合開發了不與 x86 兼容的 EPIC 架構的 IA-64 安騰處理器，前後花了十餘年時間，耗資巨大，終究未能成功。關鍵就在於經過 40 多年演進的 x86 架構，形成了任何處理器架構都無法比擬和複製的產業生態環境。 英特爾、惠普的新架構、新產品，解決不了新的生態問題。 這裏面還有一個洞察——Gartner 分析了從 2009 到 2018 年的企業軟件市場，十年間，x86 軟件的市場份額持續上升，到 2018 年，全球投入在 x86 軟件（含企業應用軟件、基礎設施軟件、垂直專用軟件）開發上的費用高達 600 億美元，IDC 2019 年同期的數據表明，全球服務器硬件的總收入也就 800 億美元。 也就是説，軟件開發的費用遠遠高於硬件，新搞一個處理器架構已經很費錢了，基本不會有人給更多投資去開發配套的軟件。 基於這一點，可以預判，未來很長一段時間，服務器市場上 x86 CPU 仍居主導地位。 有人也許要問，ARM-64 的機會在哪裏？它的核心看點在於打破英特爾在 x86 服務器市場一家獨大的格局，因為英特爾的 CPU 毛利太高了，誰都想去分一杯羹，正如 AI 芯片廠商想去分英偉達的蛋糕一樣。 最終，ARM 服務器未來能夠取得成功，幾個原因可能是決定性的： <ul> <li> 一是掌控了全棧技術（應用）的大廠放棄 x86，如蘋果、亞馬遜，它們的生態遷移完全可控，產量或毛利率也是可控的 </li> <li> 二是端雲融合，ARM 在終端的優勢瀰漫到雲端，如 Android Cloud，ARM 服務器更適合支持 Android Apps，應用可在雲和端間隨便遷移。還有云遊戲在雲端也不需要依賴虛擬機。 </li> </ul> x86 的故事仍在繼續，ARM 攻勢迅猛，開源的 RISC-V 則還需要努力。 關於 RISC-V，業內有很多討論，既有 ARM“價格貴” 的問題，也有開放性、可研究性的問題，但主要還是商業化的困境。 近年來，RISC-V 應用較多且相對成功的，都是軟件比較簡單的場景，即以微控制器 (MCU) 為代表的嵌入式領域，如希捷、西數等企業的存儲類產品。而以物聯網為代表的嵌入式場景，其需求非常碎片化，RISC-V 雖然可以針對應用特點自定義對指令集的擴展，但這樣分門別類地定製芯片，就失去了集成電路產業的規模效應。 軟件、應用之外，RISC-V 的硬件生態也還不成熟——有競爭優勢的高性價比處理器核的種類少，也缺乏支持多核互連的高性能片上網絡（NOC），尤其是片上網絡，業內都還在用 ARM 方案，不過 ARM 不會單獨向 RISC-V 項目授權片上網絡 IP，而要搭售 ARM CPU 核心，成本又被拉上來了。 一些觀點認為，隨着 JAVA、Python 等跨平台的語言/工具越來越流行，通過虛擬機技術實現應用的跨平台遷移，還可以用仿真的方法用一種指令集模擬另一種指令集，寄希望於指令集架構重要性變低，進而重構 x86、ARM 的 “壟斷” 格局。 不過，這也存在另一些相反的事實，例如英特爾一直在持續地擴展其指令集，增加新指令（子集），如近年看到的 SGX、AVX512、AI 擴展指令集等，説明硬件指令的直接支持對性能、能效比至關重要。 又如，由於業界的各類基礎軟件和應用軟件，主要都是針對英特爾 CPU 優化的，即使同樣是 x86 的 AMD CPU，能流暢支持的軟件配置種類就少得多。所以，阿里的公有云平台只用英特爾的 CPU 產品，它們可以自如地支持各種老舊的 OS 類型、版本、配置。 從這個角度來看，RISC-V 進入以計算機為代表的通用平台，還有一段曠日持久的路程要走。 <h2>03 統一指令集：中國算力芯片規模化的關鍵路徑</h2> 近年來，系統和平台廠商又開始研發計算芯片了：美國有蘋果公司、谷歌、亞馬遜、微軟，中國公司也很多。 所有自研的場景當中，雲廠自研芯片的模式是行得通的，因為企業盈利的基礎在於增值服務，不在硬件。雲廠商由於掌控全棧軟硬件，生態移植的困難也較小，且因為自身規模大，可以負擔芯片研發的費用。 不過，現階段多數企業自研還是用於內部，因此外部客户仍然需要獨立的芯片供應商。 眾多自研芯片的系統廠商當中，蘋果公司是一個非常成功的案例，基本實現了核心產品線處理器的全線自研——手機為 A 系列、平板和 PC 為 M 系列、手錶為 W 系列、耳機為 H 系列。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/9dcffb6b-c890-444b-8257-05610bfa3506.jpeg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="960" height="673" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/9dcffb6b-c890-444b-8257-05610bfa3506.jpeg"/> 蘋果自研芯片矩陣，數據更新至 2025 年 9 月 “產品定價高” 可以作為評判蘋果自研成功與否的一個表面指標。 和公版的 ARM CPU 核相比，蘋果公司自研的 CPU 性能高、成本也高，但配合自研的系統軟件，整體達到優化的用户體驗，同時加上營銷體系的助力，形成 “高大上” 的形象，就可以賣出高價錢。 只不過，很多失敗的項目，只看到了蘋果公司 “自研芯片” 的表面指標，“自研芯片”，如果只是為了 “使用芯片”，或者只是聚焦在紙面參數上，而忽略掉軟件的差異化、生態能力提升，進而共同推動用户體驗的優化，未必有價值。 軟件定義一切，也包括 “成敗”。 無論 CPU 還是 GPGPU，都需要在軟件生態上，與現有成熟產品形成差異化，實現附加值提升，但這不等於一切都需要重構和創新，比如指令系統——指令系統越多，軟件生態方面就需要投入越多，“統一” 起來困難重重。 前面提過，軟件方面的投入比硬件研發的投入還要大，而軟件掉隊的負面現象，目前大量出現在當前的領域專用架構（DSA）和其它 xPU 研發領域。比如很多國產智算中心，投資規模很大，但受配套軟件不全等問題限制，實際利用率並不高，這其實就是軟件跟不上硬件 “步伐” 帶來的後遺症。 回想架構之爭的年代，諸神混戰，最後也只有少數幾個架構活了下來。 實際上，體系結構創新，未必一定要新架構，也可以在現有的指令系統框架內實現，RISC-V 恰好在這方面具備很好的支撐。 例如，國外 Tenstorrent 等企業基於 RISC-V 指令集，擴展支持 AI 的子指令集，進而開發了基於 RISC-V 的 AI 加速計算方案。又如，國內外不少大學和科研機構都在 RISC-V 上擴展了密碼學相關的子指令集，並在此基礎上實現了對後量子密碼的支持等等。 所以，我們呼籲：把 RISC-V 作為統一指令系統，所有 CPU/GPU/xPU 都基於 RISC-V 及其擴展來開發，避免重複勞動和研發資源的無謂浪費。 本文作者：深圳理工大學算力微電子學院院長、象帝先董事長唐志敏，來源：騰訊科技，原文標題：《中國算力芯片的 “新十年”》風險提示及免責條款 市場有風險，投資需謹慎。本文不構成個人投資建議，也未考慮到個別用户特殊的投資目標、財務狀況或需要。用户應考慮本文中的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。</div>

英特爾

半導體

中國算力芯片進入新十年，過去 40 年經歷了自研與放棄的循環。最近 5 年，整機和平台廠商重返自研，推動 CPU 與 xPU 的異構計算。新規劃強調科技自立自強，聚焦半導體等關鍵技術。未來五年，國產算力芯片的突破口在於統一指令系統架構，RISC-V 有望成為標準，促進架構創新與資源高效利用。

- 文章探討了中國算力芯片的發展趨勢與挑戰。  
- 強調統一指令集架構（RISC-V）對提升創新與生態的重要性。  
- 指出軟件生態建設是算力芯片成功的關鍵因素。  