如果特定于工作負載的數據中心在短期內占據主導地位，那么 RISC-V 可能會大放異彩。雖然這個新興的指令集架構最常與嵌入式設備相關聯，但有人推動使用 RISC-V 作為 AI 和目標工作負載的基礎，為 ISA 提供了進入更大系統的跳板。

　　到目前為止，RISC-V 在數據中心的發展勢頭并不大，但它可以作為各種加速器的底層引擎。例如，人工智能芯片初創公司 Tenstorrent 將他們的推理芯片基于 RISC-V，而巴塞羅那超級計算機中心擁有一個更雄心勃勃的項目，那就是用它（通過商業 RISC-V 實體 SiFive）來構建一個本地數據中心——從處理器到加速器。

　　在構建或購買內核的選擇相對無限的時代，RISC-V 進入數據中心的下一步是什么？我們與 SiFive 的 James Prior 進行了交談，他告訴我們在未來五年內我們極不可能看到端到端的 RISC-V 數據中心，但定制加速器肯定有很大的機會可以超越 Arm，特別是在軟件、工具和支持方面的條款。

　　“我們正在采用軟件優先的方法來提供 IP 核。我們將以一種對程序員有意義的方式與內核一起開發軟件和工具，而不是說，這是內核，去弄清楚。” 他補充說，另一個不同之處在于 SiFive 可以在不與客戶競爭的情況下做到這一點，因為他們不從事硅業務。“我們有一些董事會讓合作伙伴和公司在構建大型設計之前進行評估。

　　英偉達對 Arm 的收購，推動人們走向了 RISC-V 的，并加速了決策——人們正在從詢問他們是否應該制定 RISC-V 戰略轉向思考他們現在的計劃。然后，我們可以成為商業 RISC-V IP 的領導者，并擁有共同開發滿足特定需求的特定架構的經驗。”

　　雖然 SiFive 的大部分商業 RISC-V 業務都是嵌入式的，但在過去的六年里，他們已經成功贏得了 80 家公司的 200 多項設計，其中包括出貨量超過 10 億核的前十大科技公司中的七家。“但隨著我們不斷發展和沖擊應用核心領域，我們正在通過專注于更通用處理和特定功能的新產品線進入人工智能領域。”

　　事實上，SiFive 將 AI 視為一種特洛伊木馬，可以大量進入數據中心。他們開發了一些定制 IP，客戶可以使用這些 IP 來構建他們自己的加速器，這種方法符合 SiFive 對數據中心轉向更多專用而不是通用的觀點。

　　對于開發下一代 AI 處理器的開發者來說，Prior 表示，在具有矢量功能的特定應用處理器中擁有可以處理現代數據類型的軟件和工具是關鍵。考慮到快速變化的 AI 模型空間，將其與用于預處理/后處理和 AI 數學的自定義 AI 加速器保持一致也更加靈活。“人工智能模型中有大量的流失，比芯片創建過程快得多，這意味著雖然你需要一塊專用的芯片來提高加速效率，但你還需要在一組模型中具有通用的可編程性。”

　　雖然人工智能是數據中心設計獲勝的一個很好的切入點，但Prior 表示，SiFive 正在關注其他機會，從機架網絡的邊緣到頂部，所有這些都可以從具有一組通用編程工具的成熟生態系統中受益。

　　“如果你看看 x86 如何從簡單的微架構擴展到復雜的亂序流程，再到多核，這需要很長時間。Arm 也作為您從未聽說過但在廚房中被包圍的核心銷售。現在它無處不在，因為它們在我們的手機中，”當被問及 RISC-V 與 Arm 有什么不同時，Prior 說。

　　“那個殺手級應用即將到來，它將出現在人工智能和加速器中，甚至是專門構建的系統中。如果你看看數據中心是如何變化的，人們會說他們不需要一堆乏味的內核，他們需要在插槽中平衡的所有計算，這就是 RISC-V 可以提供價值的地方——即使主要操作系統上的處理器沒有運行 RISC 內核，而是在執行加速的價值工作。”