在AI算力軍備競(jìng)賽愈演愈烈的當(dāng)下，全球科技巨頭紛紛投入巨資布局AI基礎(chǔ)設(shè)施，數(shù)據(jù)中心如雨后春筍般涌現(xiàn)。然而，一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題逐漸浮出水面：巨額投入的算力是否得到了充分釋放？國(guó)內(nèi)RISC-V架構(gòu)AI芯片領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)奕行智能通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前各類AI加速器的實(shí)際利用率遠(yuǎn)低于理論峰值，硬件性能的發(fā)揮受到軟件調(diào)度方式的嚴(yán)重制約。

針對(duì)這一行業(yè)痛點(diǎn)，奕行智能研發(fā)的基于Tile級(jí)虛擬指令集的動(dòng)態(tài)調(diào)度架構(gòu)（TISA）提供了創(chuàng)新解決方案。該架構(gòu)通過(guò)構(gòu)建編譯器與硬件之間的新型調(diào)度語(yǔ)義契約，使芯片能夠根據(jù)實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)自主決策任務(wù)分配，實(shí)現(xiàn)了算力資源的動(dòng)態(tài)優(yōu)化配置。這項(xiàng)突破性成果已獲得國(guó)際認(rèn)可，相關(guān)論文被計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議ISCA 2026收錄，標(biāo)志著中國(guó)AI芯片企業(yè)在核心技術(shù)路線設(shè)計(jì)上達(dá)到世界領(lǐng)先水平。

傳統(tǒng)AI芯片采用編譯時(shí)靜態(tài)調(diào)度模式，如同預(yù)先制定固定生產(chǎn)計(jì)劃，無(wú)法應(yīng)對(duì)運(yùn)行時(shí)的帶寬爭(zhēng)用、溫控降頻等突發(fā)狀況。即便部分現(xiàn)代GPU引入了線程束級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)度，仍局限于CUDA Core內(nèi)部指令協(xié)調(diào)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)搬運(yùn)單元、Tensor Core與CUDA Core的協(xié)同并發(fā)。TISA架構(gòu)通過(guò)三項(xiàng)核心技術(shù)創(chuàng)新突破了這些局限：語(yǔ)義保留編譯器完整傳遞算子依賴關(guān)系等關(guān)鍵信息；Tile級(jí)指令集為每個(gè)計(jì)算任務(wù)配備標(biāo)準(zhǔn)化"任務(wù)說(shuō)明卡"；沖突感知運(yùn)行時(shí)調(diào)度器以納秒級(jí)響應(yīng)速度實(shí)現(xiàn)計(jì)算單元的動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡。

在FlashAttention-3注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)測(cè)試中，TISA架構(gòu)展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)：代碼量減少30%，同步調(diào)用次數(shù)降低50%，性能達(dá)到手工優(yōu)化基線的95%以上。更值得關(guān)注的是，這套指令流既可在奕行智能自研的EPOCH芯片上運(yùn)行，也能適配其他第三方硬件平臺(tái)，首次在AI芯片領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了Tile粒度的跨平臺(tái)動(dòng)態(tài)調(diào)度。這種技術(shù)路徑為云端大模型推理和端側(cè)AI部署等資源受限場(chǎng)景提供了高效解決方案，有助于行業(yè)擺脫單純追求算力規(guī)模的粗放發(fā)展模式。

作為國(guó)內(nèi)首款基于RISC-V+RVV指令集架構(gòu)的大算力芯片，EPOCH已于今年實(shí)現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)出貨。該芯片采用類TPU架構(gòu)設(shè)計(jì)，通過(guò)E Link互聯(lián)技術(shù)支持Scale Up與Scale Out融合組網(wǎng)，在RestNet50、BERT-Base等主流模型測(cè)試中，推理速度較國(guó)際競(jìng)品提升25%-52%。在生態(tài)建設(shè)方面，奕行智能正與vLLM、Triton等開(kāi)源社區(qū)深度合作，計(jì)劃開(kāi)源虛擬指令集并舉辦RISC-V AI應(yīng)用大賽，加速構(gòu)建自主可控的AI算力生態(tài)。

奕行智能的技術(shù)突破反映了AI芯片設(shè)計(jì)范式的轉(zhuǎn)變：從靜態(tài)確定性設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)向運(yùn)行時(shí)智能優(yōu)化。這種轉(zhuǎn)變需要編譯器技術(shù)、硬件架構(gòu)和生態(tài)系統(tǒng)的協(xié)同創(chuàng)新，為行業(yè)提供了在有限算力資源下實(shí)現(xiàn)更高能效比的新思路。隨著RISC-V架構(gòu)在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的加速滲透，以TISA架構(gòu)為代表的動(dòng)態(tài)調(diào)度技術(shù)有望重塑AI算力版圖，推動(dòng)行業(yè)進(jìn)入能效比競(jìng)爭(zhēng)的新階段。