【RISC-V采用实例：GPU绘图芯片】翻新十年GPU微控制器旧架构，Nvidia舍Arm改用开源芯片技术来自制

RISC-V开源指令集也能用在GPU，连GPU厂商Nvidia自己都在用。

除了主要的绘图运算核心单元，一颗GPU里也有装进不少小型嵌入式CPU，又称微控制器，平时负责辅助GPU在许多平行运算任务的处理，例如其中一颗Falcon微控制器，就提供支援跨硬件平台的影像、图形解码到安全性的任务，虽然它只是小小功能，也是GPU不可缺少的重要元件。

Nvidia超过15款以上的GPU产品都有用，包括Tegra SoC和其他GPU产品等。每年需使用约3亿颗这种芯片，装进GPU里。

翻新10年GPU老架构，现在靠RISC-V终于有解

Falcon原本是以该公司自行设计的RISC指令集做开发，然而，这颗微控制器已经使用了10多年之久，难以再靠改善现有的微控制器CPU与指令集架构来满足新的需求，因此，Nvidia决定重新设计新架构，来满足更高效能的应用需求，并提供更高弹性、安全。

Nvidia研发团队对于新一代微控制器的性能要求，至少须提供翻倍效能、支援64位元内存定址、快取与高速内存，芯片面积更只要原先一半，还要能支援主流操作系统。

但在评估之后，他们发现，现有市场产品无法满足客制芯片需求，转而决定自建，甚至舍弃Arm架构，改采用了开源RISC-V指令集架构，来设计新一代CPU架构，取代现有Falcon控制器。

2016年时，Nvidia先采用柏克莱开源RISC-V处理器Rocket来开发出第一代Falcon控制器，在9项客制CPU设计要求中，已能符合7项功能规格，相较之下，采用其他架构，如Arm Cortex-A9，连一半都不到。

隔年，Nvidia更改用自己设计的RISC-V处理器版本，也就是第2代Falcon控制器。

这代Falcon控制器，则使用了64位元RISC-V指令集来设计这个CPU，并根据自身需求，来决定需要使用哪些指令，也加入自己的指令集，来对CPU设计进行优化，后来，不只满足所有技术需求，而且效能更好，也帮助他们降低成本，就是因为采用开源设计。

除了一般GPU有用，RISC-V也成为了Nvidia押宝AI的新硬件架构技术。两年前，Nvidia还展示了一台AI深度学习加速器RC18，里面也整合了RISC-V处理器，用来做为加速器I/O元件核心，可以用来支撑每秒高达128兆次的推论执行，而且功耗只有13.5瓦，足以证明RISC-V架构也能当作AI加速器来使用。

为了让RISC-V可以进到更多Nvidia产品，Nvidia不只加入RISC-V基金会成为白金会员，持续透过社群来加深自己在RISC-V相关技术的实作能力，Nvidia也积极招募RISC-V相关技术人才，例如，之前曾在LinkedIn平台释出不少新的工作职缺，也都跟RISC-V技术相关，包括CPU设计、处理器架构、影像处理编解码技术、影像处理ISP等。

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