开源处理器RISC-V虎视眈眈，ARM/英特尔都怕了

源自柏克莱大学的开放原始码指令集架构(ISA)处理器RISC-V，目前已陆续获得多家科技大厂支持，开始应用在自家产品中。为进一步推动RISC-V处理器的商业应用，由柏克莱教授与研究生共同创办了一家名为SiFive的新创芯片设计服务公司，并获得台积电大力奥援。目前SiFive已推出基于台积电0.18微米与28纳米制程的微控制器(MCU)与微处理器SoC平台。

SiFive产品暨业务开发副总裁刚至坚表示，目前半导体产业出现前所未有的整并潮，与产业发展趋向于寡头垄断有密切关系。随着先进制程的一次性工程(NRE)成本呈指数增加，摩尔定律只对口袋够深的大厂有意义。但这个趋势不利物联网(IoT)、云端等应用发展，因为这类应用的单一产品市场规模通常不大，却需要高度客制化的解决方案。如果不设法改变局面，相关应用开发者只能妥协，用现成的芯片来实现所想要的产品设计。

SiFive认为，开放原始码硬体将是解决上述困境，让更多应用开发者以低成本取得客制化处理器或微控制器的关键，同时也蕴含庞大的商业潜力。因此，该公司创业团队以自己在柏克莱大学时所开发的RISC-V指令集架构做为核心技术，结合芯片设计服务商业模式，而创立了SiFive。

值得一提的是，RISC-V的产业支援程度进展相当迅速。事实上，除了SiFive，NVIDIA、Google、HP Enterprise、IBM等国际一线大厂，也都是RISC-V的支持者，并加入RISC-V基金会。NVIDIA更已经在自家的GPU中采用RISC-V核心，主要功能为芯片内部的管理(House Keeping)。RISC-V基金会是非营利组织，主要工作是维护RISC-V架构的标准规范。

SiFive则是一家以营利为目标的公司，但该公司的主要产品依然维持开放原始码。例如锁定微控制器市场的Freedom Everywhere，以及主打高性能SoC设计的Freedom Unleashed，相关设计文件与原始码，都是对外开放的。刚至坚解释，开放透明有一个主要好处，就是可以与开放原始码社群的资源结合，而且用户不用等拿到芯片才能开始撰写软体，因为芯片内部功能的规格定义已完全摊在阳光下。

对SiFive来说，这可省下很多客户支援的工作，将成本回馈给客户。举例来说，采用台积电0.18微米制程的Freedom Everywhere平台，用户只要支付4万美元起，就能拿到按照自己应用需求设计的芯片原型。至于采用28纳米制程的Freedom Unleashed，资金需求则在三百万到五百万美元之间。

结合开放原始码CPU以及芯片设计服务商业模式的SiFive，虽然创业时间很短，但已经引起台积电关注，且双方有相当紧密的合作关系。目前SiFive唯一的晶圆代工夥伴正是台积电，且刚至坚表示，短期内SiFive没有寻找其他晶圆代工合作夥伴的打算。

什么是RISC-V？

顾名思义，RISC是精简指令集的意思，相信不需要和大家赘言。而"V"也表示变化(variation)和向量(vectors)。

这一切都与Berkeley追求"开放"的精神格格不入，要知道从Unix/BSD操作系统到现今在大数据领域流行的Spark框架，他们都是用一个非常宽松的名为BSD License的许可证的发布的。这个License简言之就是我发布的代码你想怎么用怎么用，不用交钱，改了也不用开源，只要最终致谢作者即可。苹果的OSX是基于BSD Unix的，而微软Windows中也包含修改过的BSD Unix代码。

所以Krste教授决定带领团队重新开发一个完全开放的、标准的、能够支持各种应用的新指令集，他也得到了RISC的发明者之一，Dave Patterson教授的大力支持。从2010年夏天开始，大约花了四年的时间，这个团队设计和开发了一套完整的新的指令集，同时也包含了移植好的编译器、工具链、仿真器，并经过数次流片验证。为了能够加快开发的效率，以便能够快速的评估和修改设计以及提高可复用性，Chisel作为一种新的硬件构建语言也被开发了出来。简言之，你可以用scala这种函数式编程语言去设计硬件，并最终能够生成传统的Verilog HDL用于ASIC/FPGA,或者生成C++用于仿真。

这个新的指令集叫做RISC-V，"V"包含两层意思，一是这是Berkeley从RISC I开始设计的第五代指令集架构，二是它代表了变化(variation)和向量(vectors)。

会威胁到ARM或者Intel吗？

当面对一个新的指令集时，一个最常见的顾虑是现有的优质软件在新指令集的平台上的移植问题。Wintel联盟在过去十多年来正是靠着"向后兼容"而成功。每一代的Intel X86处理器都兼容过去所有的指令，而每一代的新Windows操作系统都基本上兼容过去版本的软件。但现在，用户并不需要过于担心可移植问题。

首先，开源软件在这十几年的飞速发展，已经能够让我们在很多领域无需过多担心软件移植的问题