7月18日，于上海举办的2025年RISC-V中国峰会人工智能分论坛上，北京开源芯片研究院架构设计实习生、中国科学院计较技能研究所硕士研究生孙际儒发表了主题为《XSAI：以CPU的编程范式撑持现代LLM核函数》的演讲。他体系论述了XSAI（喷鼻山AI）怎样经由过程RISC-VCPU的编程范式，优化年夜语言模子（LLM）焦点函数的计较效率，并展示了其于AIPC及云SoC等场景中的立异实践。
北京开源芯片研究院架构设计实习生、中国科学院计较技能研究所硕士研究生孙际儒
GEMM的主要性：从解码到通用计较的跃迁孙际儒指出，传统不雅点认为LLM的解码阶段重要依靠GEMV（通用矩阵-向量乘法），但跟着算法演进，GEMM（通用矩阵乘法）已经成为要害算力需求。以千问38B模子为例，当推测解码树范围扩大至64时，原有的8头机制（8 8=512）被重构为64头（64 8=512），使患上解码阶段的计较模式从GEMV转向GEMM。
这一变化不仅晋升了计较密度，还有显著降低了内存带宽依靠 经由过程推测解码技能，芯片中间部门的面积扩大成本远低在内存通道的加倍成本。
此外，跟着主流开源年夜模子（如DeepSeekV三、Qwen三、LLaMA4）采用MoE（混淆专家）架构，KV缓存占用削减，计较与内存比值晋升，进一步凸显了GEMM的焦点职位地方。孙际儒夸大： 于云端及消费者侧，GEMM的高效实现已经成为LLM机能冲破的要害。
为什么选择RISC-VCPU？孙际儒对于比了RISC-VCPU与SIMT（单指令多线程）架构的上风。
RISC-V的开放生态及通用计较能力使其可以或许矫捷适配繁杂节制流算法（如可变掩码留意力、Jagged留意力），而SIMT架构（如NVIDIA的CUDA）虽擅长并行计较，但于编程繁杂性上存于挑战。例如，NVIDIA的CUTE库试图用SIMT表达GEMM，但代码繁杂度较高，开发效率受限。
RISC-V的主动向量化、OpenMP等软件生态则为LLM优化提供了坚实基础。孙际儒暗示： RISC-VCPU的编程范式更切近步伐员直觉，能有用降低开发门坎。
高带宽L2与异步MMA指令为晋升GEMM使用率，XSAI设计了高带宽L2缓存（HBL2）。传统CPU优化延迟，而XSAI的HBL2偏重带宽，容量1-2MB，掷中延迟约12周期，带宽达480字节/周期（8银行设计）。经由过程一致性维护优化（如AvoidRead计谋），HBL2削减了权重数据的争抢，为RhyMAX矩阵单位提供不变的数据流。
于指令层面，XSAI引入异步矩阵乘加（MMA）指令。昆明湖标量核卖力译码及地址翻译，确保切确异样后，将指令发送至RhyMAX。经由过程异步履行（如MMT后接Release操作），XSAI实现了指令流的高效调理，撑持LLM推理中的繁杂依靠瓜葛。
量化撑持与将来标的目的XSAI经由过程MXFP8DPA（点积加快器）晋升量化机能，撑持8路FP8计较，每一32元素同享K维度缩放因子，并可按照精度需求选择完备尾数（37位）或者低精度模式（24位）。这一设计统筹了累加精度与细粒度缩放，为INT4/INT8量化提供了硬件加快。
将来，XSAI将摸索Hadamard变换硬件撑持、多波硬件辅助和端到端预硅调优框架，进一步开释RISC-V于LLM范畴的潜力。
XSAI的典型运用场景包括AIPC（集成7个昆明湖核+1个喷鼻山AI核）及云SoC。经由过程RhyMAX与HBL2的协同，XSAI于连结低功耗的同时，满意了LLM推理的高吞吐需求。孙际儒总结道： XSAI证实了RISC-VCPU于LLM核函数优化中的怪异价值，将来将鞭策更多开放生态下的AI立异。
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