電子發(fā)燒友網報道（文/周凱揚）今年開年以來，相信大家已經接受了一波各種國產GPU新品的消息轟炸了，尤其是GPGPU（通用圖形處理單元），比如天數智芯的天垓、壁仞科技的BR100系列等等，這也意味著在通用計算上，國內GPU的硬件生態(tài)終于走上了快車道。

然而去年9月份，RISC-V向量擴展（RVV）1.0的正式推出讓RISC-V開始在通用計算和AI領域有了更大發(fā)揮空間，比如GCC和LLVM這兩大著名編譯器都已經支持RVV匯編等。RISC-V的GPU也開始因此冒頭，甚至不少都是開源的，比如去年的Vortex等。

清華“承影”GPU

今年的RISC-V中國峰會上，清華大學集成電路學院何虎副教授團隊發(fā)布了采用Chisel語言基于RISC-V 的開源GPGPU實現方案，名為“承影”（Ventus），同時還給出了映射方案、指令集和微架構的實現。

作為開始嶄露頭角的敏捷硬件設計語言，Chisel在RISC-V處理器的設計中變得愈發(fā)常見，另一開源RISC-V處理器，中科院的香山同樣采用了這一語言。這是因為其開發(fā)效率高過傳統(tǒng)的Verilog，承影開發(fā)團隊表示，利用Chisel高效參數化的特點可以生成不同規(guī)模的硬件單元，且應用無需更改代碼仍能運行。

承影選擇了將RISC-V向量擴展與SIMT架構結合的方式，RISC-V向量擴展可以適應不同規(guī)模而硬件，而無需進行重新編譯。而單指令多線程的SIMT作為當下幾乎所有GPU都選擇的架構，在編程靈活性上要更高一些。

承影開發(fā)團隊的設想是，讓RVV GPGPU與RISC-V CPU充分結合，完成統(tǒng)一ISA下的SoC系統(tǒng)，能讓編譯器在任務劃分和協同上探索更多可能。與此同時，他們也想借助開源RISC-V、開源硬件來打造自主可控的SoC系統(tǒng)。

承影已經在Xilinx VCU128 FPGA上完成了驗證，他們開發(fā)了AXI驅動程序，并用MicroBlaze作為Host進行任務發(fā)射，用PL搭建“承影”GPGPU進行計算，通過DDR共享內存。按照4 warp 8 thread的配置可部署160個核心，核心頻率為100MHz，理論峰值算力為32Gflops，可同時駐留1280個線程。承影開發(fā)團隊預計中芯國際40nm工藝下，頻率至少也能做到350MHz。

承影GPU不僅本身開源，也同樣受益于開源。在承影的Github界面可以看到，其CTA調度器是基于另一大開源GPU項目，MIAOW的超線程調度器，L2緩存設計和香山處理器一樣，參考了SiFive的Block InclusiveCache，乘法器和FPU也參考啟發(fā)自香山的設計。這也就是RISC-V的開源魅力，在設計過程中不僅可以汲取來自其他ISA過去的設計經驗，也能讓整個開源社區(qū)參與到后續(xù)的開發(fā)完善工作中來。

根據承影開發(fā)團隊的介紹，他們的后續(xù)工作包括工具鏈的開發(fā)，比如調試和UVM驗證工具、RVV自動向量化工具，至于CUDA支持，他們打算走CUDA-LLVM-RVV這條路線。后續(xù)他們也計劃引入一些架構上的改進，比如借鑒向量處理器的思路，以及現有GPGPU的架構。內存方面會考慮RVWMO與GPGPU的結合。他們也考慮加入圖形功能，Tensor core以及transformer等單元。當然了，以上所說到的工作量都不少，還是需要開源社區(qū)的積極參與才能完成。

對RISC-V GPGPU未來的展望

盡管GPGPU作為通用計算的一種硬件形式，目前已經在AI、HPC中開始普及，但要說GPU的各種角色定位中，效率最高、計算量最大、內存占用最多的應用之一還是圖形渲染。鑒于目前圖形渲染技術壁壘其實更高，RISC-V在這塊還有很長的一段路要走。

天數智芯產品副總裁鄒翾也在會上指出，當下AI與圖形在云端融合已經成為必然的趨勢，非GPU的架構很難響應兩者在云端融合的挑戰(zhàn)，而通用GPU不是像英偉達一樣已經具備圖形功能，就是可以追加圖形功能。

具體實現方式也各有不同，就拿佐治亞理工學院的開源RISC-V GPGPU Vortex為例，今年的Hot Chips 34上，他們就展示了如何將GPGPU上的一部分圖形硬件區(qū)塊在軟件上實現，從而節(jié)省處理器面積。雖然他們在各種3D Demo上驗證出的平均幀數只有10fps左右，但對于在Intel Arria 10 FPGA上實現的一個8核128線程的GPGPU來說，已經是不錯的成績了。

至于軟件生態(tài)支持，建立一個像CUDA一樣流行的生態(tài)目前看來明顯不現實，所以相關的移植工作依然被列為重心，比如上面提到的Vortex，就在開展相關的移植工作，將CUDA轉換成OpenCL。除了他們以外，還有不少公司也在開展相關的工作，比如被英特爾收購的Codeplal，就在為RISC-V處理器開發(fā)對OpenCL與SYCL的支持，而他們也在開展CUDA移植SYCL相關開發(fā)工作。

賽昉科技也基于LLVM開發(fā)了RISC-V GPGPU編譯器，實現了CUDA程序到RISC-V GPGPU指令的生成，他們還開發(fā)了相應的runtime庫，實現了設備管理、內核下發(fā)、數據傳輸等一系列功能。賽昉科技算法高級經理夏品正在本屆RISC-V中國峰會上表示，基于這一套編譯器和runtime，一部分CUDA工程已經可以運行在RISC-V GPGPU上，并能通過功能測試。

RISC-V GPU真正落地到產品上的還是太少了，就拿本屆中國峰會上發(fā)布的賽昉科技VisionFive 2單板計算機來說，相較于上一代昉·星光來說雖然增加了GPU，但依然還是用的Imagination的方案，同樣的還有RIOS Lab的PicoRio、YADRO的EL Construct T等。這樣的異構設計并沒有問題，可RISC-V還在GPU上的投入還是不夠，要想繞過巨頭們積累的GPU專利，離真正打造一個完全基于該架構下的SoC產品還有一定的距離。