RISC-V指令集设计的目标是能够满足从微控制器到超级计算机各种尺

RISC-V指令集设计的目标是能够满足从微控制器到超级计算机各种尺寸处理器的需求 RISC-V指令集设计的目标是能够满足从微控制器到超级计算机各种尺寸处理器的需求，不过目前我们看到的更多的是RISC-V物联网终端处理器。对此，Loic Lietar表示：“32位微控制器相对于高性能处理器, 在技术上与市场接受度上难度肯定是不一样的。从32位处理器开始可以看作是一个由简到难的过程，在我们参与的开源项目PULP（由意大利波隆纳大学(Universities of Bologna)和瑞士苏黎世联邦理工学院(ETF Zurich)共同成立的实验室，旨在研究超低功耗并行架构），也是从最精简的32位处理器开始设计，慢慢有了64位处理器，可以运行Linux。RISC-V有一个比较好的基础，可以提供32、64、128位指令集。指令集与内核不同，能有更多的可能性，并且RISC-V指令集架构可以针对各种不同的应用，以标准的方式进行扩展。”

他同时指出，RISC-V技术在不同市场的发展和落地，从32位处理器到128位处理器不同场景的应用，在技术上并没有太大问题，此时来自市场的需求将会对RISC-V的应用方向起到主导作用。当下人们更专注于，基于RISC-V现在能做什么，而非未来能做什么。

据雷锋网了解，GreenWaves的通用处理器GAP8定位在长期依赖电池的边缘计算设备，旨在为智能城市，智能家居，智能工业和自主无人机等不同场景下工作的设备提供做超低功耗边缘计算，智能边缘计算的能力。
RISC-V相比Arm更适合物联网和AI？

虽然在被问及Arm为何会在6月底建立网站以“设计系统芯片之前需要考虑的五件事”为主题从成本、生态系统、碎片化风险、安全性和设计保证方面攻击RISC-V 时Loic Lietar表示自己也并不清楚，这个问题的答案Arm或许更清楚。但对于RISC-V是否更适合物联网和AI的问题，他表示：“我们从一开始就看准了物联网市场，在2016年我们就在考虑如何让物联网更丰富，而不仅限于一些简单的功能。‘丰富’代表着更丰富的信息来源，如图像，声音，震动等。 如何能在电池驱动的情况下，维持数年对这样‘丰富’信息的本地处理（即超低功耗边缘计算）便成为了我们定下的研究与发展方向。为对应于这样的需求，我们需要更有针对性的架构来满足这一需求。RISC-V不仅为我们提供了一个庞大且快速发展的社区，而且还给予了我们对架构进行创新以达到极致能效的机会，无需购买昂贵的架构许可证。 在RISC-V之前，这是不可实现的。”
GreenWaves基于RISC-V处理器的开发板

因此，GreenWaves推出了针对物联网市场的超低功耗应用处理器，旨在边缘端（传感器端）依赖电池做长期的复杂运算，如行人监测，人脸检测，语音关键字识别，震动识别等等。 具体地说，GAP8可以用3.44mW来完成一次行人检测，0.5mW完成一次人脸检测, 也就是说，依靠一节普通电池，用间隔唤醒方式工作，我们可以维持数年的边缘AI工作。性能方面，在基于CNN图像识别的图像识别算法Cifar10中, GAP8相比STM32H7拥有着最小16倍最高75倍(使用硬件加速器)的能效优势。并且GAP8作为通用处理器不仅仅能运行CNN算法，还有更大的弹性在端侧进行其他类型的复杂运算。

Loic Lietar还认为，物联网在边缘计算上潜力巨大，但今天的这样的需求主要受限于市场缺少能够依赖电池做长时间边缘计算的处理器。 随着像GAP8这样的产品的诞生，我们可以找到不同的应用场景并进一步扩展物联网市场。


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