3月31日,RISC-V领先厂商睿思芯科在深圳前海国际会议中心隆重举办2025春季新品发布会,重磅推出新一代高性能灵羽处理器。灵羽处理器是中国首款全自研高性能RISC-V服务器芯片,在算力、能效和接口配置等方面均达到国际主流水平,满足高性能计算、全闪存储与Deepseek等开源大语言模型的应用场景。随着睿思芯科灵羽处理器的落地,高性能RISC-V生态正逐步成型并迈向规模部署阶段,瞄准千亿智算市场。

在本次灵羽处理器发布会上,最受业界瞩目的RISC-V高性能解决方案由三诺、联想、长城等行业头部企业共同发布,这标志着灵羽处理器已成功构建了完整的技术与产品生态,将有力推动RISC-V在高性能服务器市场的规模化部署,为中国算力体系建设带来自主、安全、高效的新路径。

三诺集团董事长刘志雄对发布会的召开表示热烈祝贺，并视频寄语发布会：“RISC-V架构凭借其开放架构和模块化设计等显著优势，正在服务器行业展现出巨大发展潜力。随着全球开源生态体系的持续完善与底层技术的突破性进展，RISC-V架构有望重构高性能计算产业格局，促进市场竞争、驱动技术创新并引领产业链变革。三诺期待与睿思芯科深化战略协同，共同谱写芯时代的新篇章！预祝睿思芯科2025春季新品发布会圆满成功，擘画半导体产业新图景！”

全自研核心处理器及片上网络架构,RISC-V迈入高性能时代

本次发布会上,睿思芯科创始人、董事会主席及CEO谭章熹博士正式发布灵羽处理器,并重点介绍了其性能及架构层面的关键突破。谭博士指出,灵羽处理器在单核性能和多核并行性能上均实现大幅提升,较现有主流服务器处理器具备显著优势。

灵羽处理器基于睿思芯科全自研的CPU核心IP与片上网络IP,实现了先进乱序执行、高速数据通路与Mesh互联结构;同时通过软硬件结合的设计-工艺协同优化,在产品工程、EDA工具链、物理设计与晶圆制造流程中实现创新,显著提升运算中的能效比以及优化总体拥有成本(TCO)。

灵羽处理器计算性能已比肩Intel、AMD等国际主流型号的服务器芯片,推动RISC-V迈入高性能时代。灵羽处理器采用“一芯双核”的设计架构,由32个高性能通用计算核心(CPU)与8个智算专用核心(LPU)组成,专为Deepseek等开源大语言模型推理等任务优化。

在内存和I/O接口支持方面,灵羽处理器支持DDR5高速内存,支持PCIe 5.0标准及CXL 2.0协议,并支持高达8路互联。这使其能够满足大模型时代多种新型计算需求,如20盘以上NVMe全闪存储服务器、8卡GPU直连、最高320核高密度算力以及6张400Gbps高性能网卡等。

同时,灵羽处理器具备企业级RAS特性,满足RISC-V服务器标准,内置专用管理核心并支持动态调节,保障高负载运行的稳定性,满足企业级数据中心需求。

截至目前,睿思芯科已围绕灵羽处理器布局了37项发明专利、19项软件著作权与6项集成电路布图设计,构建起坚实的知识产权护城河。

集结头部战略合作伙伴,RISC-V高性能生态成型

发布会上,三诺信息科技同步发布智百诺第一代睿思高性能服务器产品，并以“拥抱开源,智算未来”为题，向与会者分享了三诺对RISC-V产业发展的洞察，介绍了RISC-V服务器产品开发的实践经验，回应了当前行业对开源RISC-V体系、自主可控、高性能计算架构的热点关注，进一步展现RISC-V服务器产品生态正在从研发走向落地，形成可持续发展的产业合力。

睿思芯科战略合作伙伴三诺产品

目前,灵羽处理器生态体系已集结超50家合作伙伴,涵盖关键器件厂商、整机OEM、系统软件与行业解决方案。

国产创新加速,助力开源大语言模型推理等核心市场

在算力需求持续增长的背景下,灵羽处理器作为RISC-V架构的国产高性能代表,正迎来广阔市场空间。市场研究数据显示,2024年全球智算市场规模预计将达390亿美元,并在2029年增长至890亿美元,CAGR达17.8%;中国智算市场预计2028年突破1500亿元人民币,年均增长率达21%。全球高性能计算(HPC)市场规模亦超过400亿美元,并有望于2032年实现翻番。

灵羽处理器凭借其RISC-V的开放性和可定制化特性,不仅具备与传统X86、Arm架构竞争的实力,还为服务器市场提供了更具成本效益的选择,有望以其高能效、高灵活性与完善生态适配的全国产计算方案,成为新一轮国产创新的重要推动力量。

发布会上,商汤科技作为首批合作客户表示:“作为全球领先的人工智能平台公司,商汤将以灵羽处理器发布为契机,与睿思芯科联手,基于各自核心优势,探索多元化合作模式,通过资源共享与优势互补,共同推动智算行业创新发展与价值提升。”

睿思芯科是国家高新技术企业、国家级专精特新小巨人，三诺是中国制造业企业500强、国家创新型试点企业。双方强强联手，未来，将一起持续拓展产品矩阵,加速RISC-V服务器芯片的大规模落地,为国产计算生态构建安全、高效的自主算力底座。