2025玄铁RISC-V生态大会：C930服务器级CPU即将交付，推动高性能与AI应用

在Damo Academy举行的2025年Xuantie RISC-V生态会议上，科学技术创新委员会的记者Daily获悉，Xuantie的第一个服务器级RISC-V CPU C930将于3月交付。目前，RISC-V的实现正在从嵌入式系统转变为高性能，AI计算能力和其他字段。在2024年RISC-V国际基金会批准的25个标准中，有一半以上与高性能或AI有关。 Xuantie团队还促进了超过30％的RISC-V高性能处理器的实施。

在活动中，上市公司，例如Guodian Nanrui和Jingwei Hengrun加入了“ Risc-V无剑联盟”。第一批联盟合作伙伴包括Arteris（AIP），Imagination，Xinsi，Damo Academy Xuantie，中国电信，Haier Technology，Xinsheng Technology等。

许多行业内部人士在一次采访中说，DeepSeek的出现为计算能力市场带来了更多的可能性。 DeepSeek通过MOE架构大大降低了激活参数的比率，并且降低的计算功率需求可以达到近20倍。这为国内筹码带来了机会。将来，所有芯片都希望能够适应大型型号。

RISC-V进入高性能和AI计算电源场

一名来自“科学技术创新委员会日”的记者在现场得知，C930（将于3月份交付的Xuan Iron的最高性能处理器）具有15/GHz的SpecInt2006基准测试的一般计算功率性能，并且针对服务器级别的高度绩效应用程序场景。此外，C930配备了512位RVV1.0和8个顶部矩阵双引擎，将通用高性能计算能力与AI计算能力相结合，并打开DSA扩展界面以支持更多功能要求。

Damo学院还披露了针对C908X，R908A和XL200等黑铁处理器的新产品研发计划，重点是AI加速度，车辆安装，高速互连和其他方向。具体而言，C908X定位为Xuan Tie的第一个AI特异性处理器，支持4096位超长数据位宽度宽度RVV1.0矢量扩展； R908A针对汽车级芯片的高可靠性需求； XL200将提供较大且高性能的多群集一致互连。

In terms of the upstream and downstream cooperation ecosystem of the industry, around the high-performance RISC-V processor of Xuan Iron, Lauterbach improves problem diagnosis and performance optimization efficiency, Zhaosong Technology supports compilation optimization, Arteris' NoC Internet IP provides high-performance interconnection, and Newchuang Xinan provides eHSM modules and complete secure startup process, serving the design and development复杂的RISC-V芯片。此外，Aixin Yuanzhi提供了Aixin Tongyuan NPU集成IP模块，OpenKylin创建了适合RISC-V的AI PC操作系统。

在高性能和AI场景方面，中国科学院软件研究所正在进行RISC-V的高性能应用，例如“ Ruyi Book Yisi Edition”，Intelligent Robots和AI PC。其中，基于Xuantie C920处理器的AI PC概念机已用于诸如Llama，Qwen和DeepSeek之类的开源模型。

Guo Songliu, head of the RISC-V industry ecology at the Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, introduced in an interview, "Our AI PC concept machine based on the RISC-V architecture can run a 7B DeepSeek big model to be used as a programming assistant, and also have multimodal capabilities, such as literary and biographical images, image modification and repair, etc. In the future, ecological partners will use it as a reference design to在该领域进行自定义，这是RISC-V将来实施高性能的机会。”

RISC-V无剑联盟正式在会议上正式宣布了一群新成员，包括Cadence，Siemens Eda，Jingwei Hengrun，Puhua Basic Software，Netease Youdao和Guodian Nanrui。其中，Jingwei Hengrun将基于RISC-V提供芯片定义，Autosar基本软件和自开发的工具链开发，以构建从芯片到软件的完整汽车级解决方案。 Puhua Basic Software发布的首个大型，大规模生产的开源车辆控制操作系统是EasyXmen，已通过RISC-V架构完成了适应性，并将继续跟踪和支持与RISC-V架构相关的最新规范，共同建立了软性和硬协作，促进Risc-v的技术生态系统，并促进Risc-v of the Car of car'car''； NetEase YouDao和Guodian Nanrui将在教育硬件和电网领域探索RISC-V架构。

Jiangyuan Technology，Wuqi Microelectronics，Yixin Technology，Speed显微镜和其他芯片公司举行了新的RISC-V芯片产品的启动仪式，涉及AI推理，高性能网络，SSD主控制，SSD主控制，GPU SOC和其他方向。 Cas Chongqing，Taixin，Sichang，Jiangxinchuang，Congrian和其他公司已证明在机器人，工业控制和智能终端等行业中实施了RISC-V芯片。

推理和计算能力已急剧增加！ DeepSeek为国内筹码带来了新的机会

北京开源芯片研究所的首席科学家包·隆加（Bao Yungang）认为，随着大型模型（例如DeepSeek）的兴起，AI推断产生的计算能力需求将增加数量级。最近，所有行业都在本地部署了DeepSeek，在全国创造了巨大的计算能力需求。今年1月之后，中国许多智能计算中心的计算能力不足。

包·隆加（Bao Yungang）说，AI推理的计算能力需求具有两个特征。一种是与CPU紧密合作。 AI推论将来将成为各种业务中必不可少的联系。但是，主要业务计划仍在CPU上运行。 AI推理请求通过API调用将其卸载到AL ACCELERATOR，并且在获得推理结果后，CPU将其退还给用户。

第二个是提出各种需求。不同的方案产生不同的计算能力要求，相应的资源约束也不同。例如，云推理计算能力应被视为有效地使用全血版本进行有效部署，而终端应用程序场景通常部署不同容量的裁剪版本。

Zhihe Computing首席执行官Meng Jianyi认为，DeepSeek的出现为整个市场带来了更多的可能性，从而导致计算能力，内存和互连的原始平衡以进行急剧变化，而新的计算功率建筑机会再次进入了同一起跑线。由于MOE体系结构的激活比激活较低的激活较低，因此模型的独立部署是可能的。

阿里巴巴·戴莫学院（Alibaba Damo Academy）的高级技术专家李·丘奇安格（Li Chunqiang）也表示，DeepSeek通过MOE架构大大降低了激活参数比率，MOE架构大大降低了具有相同效果的大型大型模型所需的计算能力。这意味着，就芯片设计而言，计算能力，存储容量和芯片之间互连的通信将有一个新的平衡点。 “例如，由于所需的计算能力大大降低，因此可以在无需运行计算电源卡的情况下使用许多计算能力，但可以在CPU中完成。这是RISC-V或CPU的好机会。”

阿里巴巴云的无影子业务部总裁张Xiantao在采访中相信，DeepSeek的计算能力需求减少的功率需求减少了近20倍。

"In the past, the demand for computing power of large models was extremely large. There may be only a few chips such as Nvidia, which can actually run parameter models such as 671b in the world. However, after the DeepSeek model came out, we can see that the requirements for computing power are actually not as high as before, and it also gives more chips some opportunities. For example, the 671B model calls the expert module in each problem, and the activated model parameters are only about 37B，减少了至少20次。”

DeepSeek带来的降低的计算功率成本有机会使所有芯片适应大型型号。孟·贾安（Meng Jianyi）说，根据规模法则，国内芯片在过程和计算能力方面很难赶上。 “大型模型的计算能力已经下降了20次。一方面，许多芯片有机会达到它。另一方面，大型模型也将从云部署转移到端端。这种计算电源系统和由RISC-V形成的计算电源系统和生态系统，无论是向量还是矩阵，无论是矢量还是Matrix，都有制作所有芯片的机会，可以使所有模型具有大型模型。”

张Xiantao谈论是否将推出基于黑铁C930芯片的DeepSeek多合一机器时说：“今年它仍然有点不可持续，明年可能不会发布。”

关于RISC-V的未来发展，Bao Yungang强调，我们不应始终专注于更换ARM，我们应该全面发挥RISC-V的可定制优势，以形成工业竞争力。如果可以充分利用RISC-V的高可定制性优势，则预计它将成为AI推理计算能力的最佳合作伙伴。我们希望RISC-V和AI可以在将来形成类似于Windows和Intel，Arm和Android的组合。

鲍恩（Bao Yungang）还指出，RISC-V仍然面临AI领域的三个主要山脉：第一个是工具箱，第二个是人才，第三个是基准案例。他说，与其他成熟系统相比，RISC-V在工具方面的差距很大，需要紧急改进。从筹码设计，验证解决方案到基础设施，才有缺乏才能，更多的才能需要将自己投入到尊重领域。同时，也需要基准案例来建立行业信心，就像人工智能领域一样，如果像Alphago这样的事件在2016年击败了Lee Sedol，该行业将对人工智能有信心，并且在当前领域需要类似的基准案例来促进发展。