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跃昉科技第一代自研高性能RISC-V处理器核LeapFiveF1研发完成
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2026 年 6 月,跃昉科技第一代自研高性能 RISC-V 处理器核 LeapFive F1 研发完成。

面向 AI 计算、高性能计算和服务器级系统的持续演进,CPU 正在承担更加复杂的系统角色。它不仅需要提供高性能通用计算能力,也需要在复杂 SoC 和异构计算系统中承担系统调度、内存管理、I/O 管理、安全隔离、虚拟化支撑和算力协同等关键职责。

LeapFive F1 正是跃昉科技面向这一趋势打造的高性能 RISC-V 处理器核。作为面向后续 SoC 集成与研发的 CPU IP Core,LeapFive F1 面向服务器、AI 与高性能计算应用场景,可作为后续高性能 RISC-V SoC 研发的核心计算底座。

LeapFive F1 是跃昉科技高性能处理器核 F 系列的首款内核。其中,"F" 取自 Fast,体现该系列面向高性能计算、AI 推理与异构协同场景的高效执行能力;"1" 则代表该系列的首代内核。

LeapFive F1 的研发完成,意味着跃昉科技在高性能 CPU IP、服务器级规范适配、AI 推理运行时支撑、复杂 SoC 系统集成等关键方向形成自研能力基础,也标志着跃昉科技从边缘 RISC-V 芯片能力进一步迈向高性能 RISC-V 计算底座。

核心特性一览

高性能通用计算:3.2GHz 主频,SPECint2017 分数超过 6.4,采用乱序多发射微架构,支撑高并发、高吞吐计算任务。

可扩展多核系统能力:支持可扩展的核心一致性接口,并配套多级缓存体系,为后续高性能 RISC-V SoC 集成提供基础。

服务器级规范适配:支持 RVA23,面向高性能 RISC-V 应用处理器和服务器级系统设计,支撑软件生态适配与迁移。

AI 推理与高吞吐计算:支持 RVV1.0、512-bit Vector 与 Matrix   Compute,覆盖向量化计算和 AI 推理中的矩阵密集型计算路径。

虚拟化与安全能力:支持 Hypervisor、嵌套虚拟化、TEE、CoVE、Vector Crypto 等能力,支撑多租户、安全隔离和可信计算场景。

系统级主控与异构协同:支持 AMBA CHI/AXI 接口,可支撑高达 128 核的片上一致性互联、外设配置与系统控制,并配套 AIA、IOMMU、MMU 等系统级能力,支撑复杂 SoC 集成。

提供高性能通用计算底座

面向服务器、高性能计算和复杂数据处理等场景,高性能 CPU 需要同时兼顾单线程响应、并发吞吐和数据访问效率。F1 以高主频、乱序多发射微架构、可扩展多核系统能力和多级缓存体系为基础,提供高性能通用计算支撑。

F1 支持 3.2GHz 主频,SPECint2017 分数超过 6.4,并采用高性能乱序多发射微架构,可提升指令并行处理效率,更好满足数据库处理、科学计算、金融分析、自动驾驶、Agentic AI、高性能计算和高并发服务等场景对整型性能、吞吐能力和系统响应效率的需求。

在系统扩展方面,F1 支持可扩展的核心一致性接口,并配套多级缓存体系,可为复杂计算任务提供更高效的数据访问能力,支撑后续高性能 RISC-V SoC 向更大规模计算系统演进。

同时,F1 具备大内存系统支持能力,并为每个核心配备专用 MMU,可为复杂操作系统和高性能应用程序提供底层支撑。

提供系统级主控与异构协同能力

在高性能 SoC 和复杂计算系统中,CPU 不只是单一的计算核心,更需要承担系统启动、任务调度、中断管理、内存管理、I/O 管理、运行时管理,以及与各类系统 IP 和加速单元之间的协同职责。

围绕这一需求,F1 支持 AMBA CHI 接口,可支撑高达 128 核的片上一致性互联,为服务器级系统所需的分布式集群计算提供基础;同时支持 AMBA AXI 接口,满足外设配置、系统控制等场景对实时性和系统互联的需求。配合 AIA、IOMMU、MMU 等系统级能力,F1 可支撑内存、I/O、外设及各类专用加速模块之间的高效协同。

基于这些能力,F1 可作为高性能 SoC 的系统级主控 CPU,为多核计算、异构集成、I/O 扩展和复杂操作系统运行提供底层支撑,助力构建面向服务器、高性能计算、AI/ML 和高端智能设备的复杂计算平台。

面向 AI 推理优化 CPU 侧算力

随着 AI 应用从云端走向本地、边缘和行业场景,AI 推理系统对 CPU 侧能力提出了更高要求。尤其是在推理运行时调度、数据前后处理、轻量模型推理、传统机器学习算法,以及加速器无法覆盖的 fallback 算子场景中,高性能 CPU 仍然承担着重要系统角色。

F1 支持 RVV1.0 和 512-bit Vector,可面向 Transformer 推理中的典型元素级、数据并行型算子提供向量化计算支撑,减少标量路径下的循环迭代开销,提升 CPU 侧数据处理效率。

对于 Transformer 推理中的典型矩阵密集型计算路径,F1 原生支持矩阵乘积能力,Matrix Compute 支持 INT8、FP8、BF16 等数据类型,可覆盖 AI 推理中从模型精度、吞吐效率到内存带宽优化的多类部署需求。

基于这些能力,F1 可为 RISC-V AI 推理系统提供更灵活的 CPU 侧算力支撑。在 NPU、GPU 等专用加速器承担核心算力的同时,高性能 CPU 可负责推理运行时调度、数据处理、轻量推理和异构协同,从而提升系统通用性、可扩展性和整体效率。

支撑 RISC-V 服务器级软件生态演进

高性能 RISC-V 的发展,不仅取决于处理器性能,也取决于软硬件生态是否具备统一、稳定、可迁移的目标基线。

F1 支持 RVA23,面向高性能 RISC-V 应用处理器和服务器级系统设计。作为 RISC-V 面向 64 位应用处理器的重要 Profile,RVA23 为操作系统、编译器、虚拟化、AI/ML 软件栈和企业级应用提供了更明确的软件适配目标,有助于降低不同 RISC-V 实现之间的碎片化适配成本,提升软件迁移、系统部署和应用开发效率。

随着 Linux、Ubuntu 等主流开源软件生态围绕 RISC-V Profile 持续完善支持,RVA23 正在成为 RISC-V 迈向服务器、AI 计算和高性能计算等复杂场景的重要生态基础。F1 对 RVA23 的支持,也将为跃昉后续高性能 RISC-V SoC 研发和软件生态建设提供更稳定的底层支撑。

构建安全可信的多租户计算基础

面向云计算、企业私有化 AI、边缘云、行业 AI 和安全敏感型应用,处理器核需要在性能之外,提供虚拟化、安全隔离、可信执行和数据保护能力。

F1 支持 Hypervisor 扩展和嵌套虚拟化,可为多实例、多租户部署提供硬件基础。同时,F1 支持 IOMMU、可信执行环境 TEE、机密计算、机密虚拟机 CoVE 以及 Vector Crypto 扩展,可支撑安全隔离、可信运行和数据保护等企业级计算需求。

这些能力可广泛支撑服务器、企业私有化 AI、边缘云、AI/ML 和高性能计算等场景,为开放 RISC-V 架构下的高性能计算系统提供安全可信的底层能力。

迈向高性能 RISC-V 计算时代

F1 的研发完成,是跃昉科技在高性能 RISC-V 计算方向上的重要阶段性里程碑。它意味着跃昉科技已在高性能 CPU IP、服务器级规范适配、系统级主控、AI 推理计算、异构系统集成、安全虚拟化等关键方向形成自研能力基础。

面向未来,跃昉科技将以自研高性能处理器核为基础,持续推进面向服务器、AI 计算和高性能计算场景的大芯片架构研发。后续,我们也将陆续披露关于高性能处理器核关键特性及大芯片架构设计的更多技术细节,与行业共同探索 RISC-V 在高性能计算时代的更大可能。

来源:跃昉科技

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