本地 AI 的完美解决方案

全新 X100 系列，SiFive Intelligence 系列第二代成员

近年来，AI 一直是科技行业的焦点。随着 RISC-V 的快速发展，SiFive 通过我们的 Intelligence IP 家族取得了领先地位，提供了一个基于单一 ISA 的可扩展计算平台，并具备根据特定 AI 工作负载进行定制的能力。

我们经常收到客户的需求，就是希望能把 AI 能力从云端移到工厂、家庭、办公室，乃至人们手中——让 AI 本地化。他们之所以有这样的需求，主要有几个原因。首先，在本地处理数据可以实现更快的响应，使人与设备的交互更加自然。其次，这也有助于保障数据的隐私和安全——如果数据从未离开本地设备，就更容易掌握谁在访问以及他们如何使用数据。随着我们越来越依赖这项技术，确保它在网络连接或基础设施不可用时依然能稳定运行，也变得尤为重要。 然而，要实现这一点并非易事。AI 通常需要大量数据和高强度的计算能力，而现有的嵌入式处理器往往难以满足所需的数据处理性能；另一方面，受成本与功耗限制，这些设备又无法采用专为数据中心设计的高性能 CPU。SiFive 的全新 X100 系列通过几个关键方面可以解决这些挑战。

首先，我们将应用在 X200 和 X300 系列上的向量引擎进行了缩减，使其能够满足严格的成本和功耗限制，同时仍然提供足以支持众多边缘 AI 推理场景的数据处理性能。RISC-V 向量 ISA 以及一系列巧妙的实现特性，造就了灵活的向量引擎，即便在低成本、高延迟的存储环境下，也能很好地应对这些挑战。 这些特性结合在一起，使得基于 SiFive X160 的设计在执行许多 AI 推理任务时，速度超过 Arm™ Cortex®-M85 的两倍，而硅片面积却是相同的。

图 1：SiFive Intelligence X160 在典型 AI 任务中的性能对比

不过，也有一些边缘 AI 任务需要更高性能，而要在边缘设备的成本和功耗预算内实现这一点，就必须引入定制加速器。这样客户就能在最小的面积和功耗约束下，打造出正好符合目标任务需求的计算配置。然而，将这些加速器集成到复杂的计算子系统中，在硬件和软件层面都可能面临困难和效率问题。为了简化这一过程并提升效率，我们提供了两种不同的与内核直连的协处理器接口，可以单独或结合使用，取决于最终应用的需求。这让 X100 系列能够作为加速器控制单元 (ACU) 来使用，承担起与客户定制加速器进行细致协作和管理的角色。

虽然 X100 系列才刚推出，但已有不少客户积极将其集成到系统中，以利用其无与伦比的 AI 效率。其中包括两家美国大型半导体公司：一家利用 X160 的向量性能驱动下一代边缘 AI SoC，另一家则使用 X160 来控制并协助其自研的 AI 加速器。

除了 X160，我们还发布了 X180。这款 Intelligence IP 实现了 64 位 RV64I ISA，具备更大的物理地址空间，非常适合与更大型的 CPU 一起在复杂 SoC 中协作。

图 2：SiFive Intelligence X100 系列产品：X160 与 X180

这些新产品非常适合支持本地 AI、边缘推理，以及深度嵌入式远端场景下的向量处理。若想进一步了解这些产品、查看规格，或阅读客户/行业应用案例，请访问 Intelligence 网页，并下载 X160、X180 以及 Intelligence 系列的产品简介。

如果您正在研发本地 AI 解决方案，并想探索这些或其他 SiFive 产品是否适合您的项目，请联系 SiFive 销售团队。