游乐游手机版
首页/AI热点日报/热点详情

跃昉科技首款自研RISC-V处理器核F1研发完成

类型:热点整理2026-07-05
跃昉科技完成第一代自研高性能RISC-V处理器核LeapFiveF1研发。该核主频3 2GHz,SPECint2017超6 4,采用乱序多发射架构,支持RVA23、RVV1 0及矩阵计算,具备虚拟化与安全能力,面向服务器、AI及高性能计算场景,为后续SoC提供核心底座。

2026年6月,跃昉科技正式宣布其第一代自研高性能RISC-V处理器核LeapFive F1研发完成。这一里程碑不仅标志着公司在高端芯片设计领域的突破,更折射出RISC-V生态正从边缘计算向服务器级核心领域加速迁徙。

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的角色正在发生根本性转变——它不再只是单纯的算力提供者,而是要同时承担系统调度、内存管理、I/O管理、安全隔离、虚拟化支撑和算力协同等一系列复杂职责。换句话说,它得是SoC里的“总指挥”。

LeapFive F1正是跃昉科技针对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,它瞄准服务器、AI与高性能计算场景,将成为跃昉后续高性能RISC-V SoC的核心计算底座。

F1是跃昉高性能处理器核F系列的首款内核。“F”取自Fast,强调高效执行能力;“1”则代表该系列的首代产品。研发完成意味着跃昉在高性能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上形成了自研能力基础,也标志着公司从边缘RISC-V芯片能力正式迈向高性能RISC-V计算底座。

核心特性一览

先看几个关键数据: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。支持可扩展的核心一致性接口,配套多级缓存体系,为后续高性能RISC-V SoC集成提供基础。服务器级规范方面支持RVA23,同时支持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路径。虚拟化与安全方面支持Hypervisor、嵌套虚拟化、TEE、CoVE、Vector Crypto等能力。系统级互联支持AMBA CHI/AXI接口,可支撑高达128核的片上一致性互联,并配套AIA、IOMMU、MMU等系统级能力。

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,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,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,以及翻跟斗无法覆盖的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等专用翻跟斗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。后续跃昉科技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多可能性。

来源:https://m.elecfans.com/article/8052566.html

相关热点

继续查看同栏目近期热点。

延伸阅读

补充最近整理过的热点入口。