SiFive与AMD合作展示RISC-V在AI负载中的潜力

SiFive和AMD在9月16日举行的AI基础设施峰会上，展示了RISC-V处理器与AMD Radeon AI PRO R9700显卡的结合，成功运行了Google的Gemma4-E2B模型，表明RISC-V能够承载数据中心的AI负载，并且采用了开源软件栈。这项现场演示不是简单的概念展示，而是实实在在地展示了技术的实际应用。

这次合作尤其引人注目，因为在数据中心AI加速领域，x86和Arm历来占据主导地位，而RISC-V一直被局限于嵌入式和边缘设备的应用中，未能有效进入数据中心，主要原因在于软件生态系统的缺乏。但通过这次合作，开源软件、AMD的ROCm生态系统与RISC-V开放标准架构紧密结合，SiFive认为，这将推动下一代数据中心的AI计算能力。

更重要的是，这一发展为RISC-V主机平台提供了一条通往主流GPU加速软件栈的可行路径，这使开发者可以在无需重写整套AI工具链的情况下，尝试RISC-V。这一合作的成果得到了两位高管的认可。SiFive数据中心高级副总裁Matt Langman表示，与AMD的合作使ROCm开源软件能够被引入其BigSky数据中心开发平台，从而助力大规模云服务商和开发者在RISC-V上顺利运行前沿的AI负载，称这一进展是RISC-V在数据中心普及的重要里程碑。AMD AI软件产品管理副总裁Ramine Roane则强调，ROCm的开源基础使得开发者能够在多种系统架构中实现AI负载的加速，并将此次与SiFive的演示视为一个积极的开端，旨在帮助开发者探索在RISC-V主机平台上实现基于ROCm的AI加速能力。

展望未来，双方表示将继续评估基于RISC-V架构的服务器进行ROCm优化的方案，目标包括提升处理速度，以及在未来扩展支持更多加速应用场景及更大模型规模。从“能跑”到“跑得更好”之间还有不少工作要做，此次演示的Gemma4-E2B只是轻量级模型，真正考验RISC-V能力的将是更高参数规模的负载能否稳定运行。然而，至少可以确认的是，这一路线图上的重要一步已经迈出。