【RISC-V採用實例：GPU繪圖晶片】翻新十年GPU微控制器舊架構，Nvidia捨Arm改用開源晶片技術來自製

RISC-V開源指令集也能用在GPU，連GPU廠商Nvidia自己都在用。

除了主要繪圖運算核心單元，一顆GPU裡也有裝進不少小型嵌入式CPU，又稱微控制器，平時負責輔助GPU在許多平行運算任務的處理，例如其中一顆Falcon微控制器，就提供支援跨硬體平臺的影像、圖形解碼到安全性的任務，雖然它只是小小功能，也是GPU不可缺少的重要元件。

Nvidia超過15款以上的GPU產品都有用，包括Tegra SoC和其他GPU產品等。每年需使用約3億顆這種晶片，裝進GPU裡。

翻新10年GPU老架構，現在靠RISC-V終於有解

Falcon原本是以該公司自行設計的RISC指令集做開發，然而，這顆微控制器已經使用了10多年之久，難以再靠改善現有的微控制器CPU與指令集架構來滿足新的需求，因此，Nvidia決定重新設計新架構，來滿足更高效能的應用需求，並提供更高彈性、安全。

Nvidia研發團隊對於新一代微控制器的性能要求，至少須提供翻倍效能、支援64位元記憶體定址、快取與高速記憶體，晶片面積更要減半，還要能支援主流作業系統等。

但在評估之後，他們發現，現有市場產品無法滿足客製晶片需求，轉而決定自製，甚至捨棄Arm架構，改採用了開源RISC-V指令集架構，來設計新一代CPU架構，取代現有Falcon控制器。

2016年時，Nvidia先採用柏克萊開源RISC-V處理器Rocket來開發出第一代Falcon控制器，在9項客製CPU設計要求中，已能符合7項功能規格，相較之下，採用其他架構，如Arm Cortex-A9，連一半都不到。

隔年，Nvidia更改用自己設計的RISC-V處理器版本，也就是第2代Falcon控制器。

這代Falcon控制器，則使用了64位元RISC-V指令集來設計這個CPU，並根據自身需求，來決定需要使用哪些指令，也加入自己的專用指令集，來對CPU設計進行優化，後來，不只滿足所有技術需求，而且效能更好，也幫助他們降低成本，就是因為採用開源設計。

除了一般GPU有用，RISC-V也成為了Nvidia押寶AI的新硬體架構技術。兩年前，Nvidia還展示了一臺AI深度學習加速器RC18，裡面也整合了RISC-V處理器，用來做為加速器I/O元件核心，可以用來支撐每秒高達128兆次的推論執行，而且功耗只有13.5瓦，足以證明RISC-V架構也能當作AI加速器來使用。

為了讓RISC-V可以進到更多Nvidia產品，Nvidia不只加入RISC-V基金會成為白金會員，持續透過社群來加深自己在RISC-V相關技術的實作能力，Nvidia也積極招募RISC-V相關技術人才，例如，之前曾在LinkedIn平臺釋出不少新的工作職缺，也都跟RISC-V技術相關，包括CPU設計、處理器架構、影像處理編解碼技術、影像處理ISP等。

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