今日报道，据悉，RISC-V架构、指令集凭开放特性引起广泛关注，不管中国还是Intel、三星、高通等巨头都大力投入，RISC-V也被视为ARM乃至是x86的潜在“备胎”。
其实，NVIDIA对于RISC-V架构也非常关注，早早就加入了RISC-V基金会，并做了不少研究，近日还公开了在深度神经网络(DNN)中应用RISC-V指令集的可能。
NVIDIA表示，DNN需要高性能、高精度，对功耗也比较敏感，打造DNN加速器并不容易，成本也很高，所以计划使用低功耗、高带宽的芯片互连技术，将多个推理加速芯片组成一个Mesh网格网络。
在一款研究性芯片中，NVIDIA设计了16个用于深度学习计算的处理元件(PE)，搭配一个采用RISC-V指令集的控制器，可提供4.01TOPS(每秒4.01万亿次操作)的算力，支持最多36块芯片互连，总算力达到128TOPS。
使用台积电16nm工艺时，单个芯片封装面积6平方毫米(2.4×2.5毫米)，内核面积3.1平方毫米，36块芯片互连就是总封装面积216平方毫米、总内核面积111.6平方毫米，仍然在可控范围内，而且算下来能效可达1.15TOPS每平方毫米。
不过，NVIDIA这项研究只是一种方向性探索，暂时不会有对应的商用产品，但思路可能会融入到未来的架构和产品设计中。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
