在 RISC-V 架構(gòu)的普及浪潮中，嵌入式領(lǐng)域的成功早已眾人皆知，但高性能計(jì)算（HPC）始終是其難以突破的 “高地”。算能SOPHON SG2044的出現(xiàn)打破了僵局， 其 64 核高性能 CPU 不僅在愛(ài)丁堡大學(xué)的權(quán)威測(cè)試中展現(xiàn)出顛覆性實(shí)力，更以實(shí)打?qū)嵉臄?shù)據(jù)證明：RISC-V 終于能在 HPC 賽場(chǎng)與 x86、ARM 同臺(tái)競(jìng)技。

多核算力突破性躍升：HPC 基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)碾壓前代

作為專(zhuān)為工作站與服務(wù)器級(jí) HPC 負(fù)載設(shè)計(jì)的芯片，SG2044 最核心的突破在于多核并行算力的指數(shù)級(jí)躍升。愛(ài)丁堡大學(xué) Nick Brown 教授在《Is RISC-V ready for High Performance Computing? An evaluation of the Sophon SG2044》中明確指出：“We find that the SG2044 is most advantageous when running at higher core counts, delivering up to 4.91 greater performance than the SG2042 over 64-cores.”（在 64 核配置下，SG2044 性能較前代 SG2042 提升高達(dá)4.91倍）。

這一數(shù)據(jù)并非孤立存在，通過(guò) NASA NAS 并行基準(zhǔn)測(cè)試（NPB）的實(shí)測(cè)驗(yàn)證：

在內(nèi)存延遲敏感型的 IS（整數(shù)排序）基準(zhǔn)中，SG2044 64 核性能達(dá) 3038.14 Mop/s，而 SG2042 僅為 618.50 Mop/s，前者是后者的 4.91 倍，徹底解決了 SG2042 在多核心下性能 “卡頓” 的問(wèn)題；即便是對(duì)計(jì)算效率要求極高的FT（快速傅里葉變換）基準(zhǔn)，SG2044 64 核性能也達(dá) 22582.2 Mop/s，較 SG2042 的 8317.91 Mop/s 提升 2.71 倍；

更關(guān)鍵的是，當(dāng)核心數(shù)超過(guò) 8 核后，SG2042 的內(nèi)存帶寬便進(jìn)入 “平臺(tái)期”，而 SG2044 能持續(xù)線(xiàn)性增長(zhǎng)，在 64 核時(shí)通過(guò) STREAM 基準(zhǔn)測(cè)試實(shí)現(xiàn)3 倍于 SG2042 的內(nèi)存帶寬，完美適配 HPC 場(chǎng)景下 “多核心滿(mǎn)負(fù)載” 的需求。

雙關(guān)鍵升級(jí)破局 HPC 瓶頸：數(shù)據(jù)實(shí)測(cè)縮小架構(gòu)代差

SG2044 的性能飛躍，源于對(duì)前代SG2042 兩大瓶頸的精準(zhǔn)突破 ——RVV v1.0 向量指令集支持與增強(qiáng)型內(nèi)存子系統(tǒng)，這也是 HPC 場(chǎng)景最核心的技術(shù)需求。

RVV v1.0：讓 RISC-V 向量計(jì)算 “能用、好用”

不同于 SG2042 僅支持 RVV v0.7.1（需定制編譯器，無(wú)法兼容主流工具鏈），SG2044 的 C920v2 核心直接兼容 RVV v1.0 標(biāo)準(zhǔn)，可直接使用 GCC 15.2、LLVM 等主流編譯器實(shí)現(xiàn)自動(dòng)向量化。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示：

在MG（多重網(wǎng)格）向量密集型基準(zhǔn)中，SG2044 單核心性能達(dá) 1382.91 Mop/s，較 SG2042 的 1175.69 Mop/s 提升 18%；更重要的是，借助 RVV v1.0 的 128 位向量單元，SG2044 在EP（并行計(jì)算）基準(zhǔn)（純計(jì)算密集型）中，單核心性能達(dá) 40.76 Mop/s，較 SG2042 提升 30%，成為單核心場(chǎng)景下性能提升最顯著的 HPC 負(fù)載。

這意味著，開(kāi)發(fā)者無(wú)需再為適配 RISC-V 向量計(jì)算修改代碼，直接沿用主流 HPC 軟件棧即可發(fā)揮 SG2044 的算力優(yōu)勢(shì)，大幅降低了 RISC-V 進(jìn)入 HPC 領(lǐng)域的門(mén)檻。

通道內(nèi)存 + DDR5，突破瓶頸

SG2042 的最大痛點(diǎn) —— 內(nèi)存 subsystem 瓶頸，在 SG2044 上被徹底重構(gòu)。內(nèi)存控制器從 4 個(gè)增至 32 個(gè)，內(nèi)存通道從 4 條擴(kuò)至 32 條，同時(shí)升級(jí)至 DDR5-4266 內(nèi)存，帶來(lái)了顛覆性的內(nèi)存性能：

• 內(nèi)存帶寬方面，SG2044 在 64 核時(shí)通過(guò) STREAM 基準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)超 3 倍于 SG2042 的帶寬，且核心數(shù)越多，優(yōu)勢(shì)越明顯（8 核內(nèi)兩者帶寬相近，64 核時(shí) SG2044 徹底拉開(kāi)差距）；
• 內(nèi)存延遲從 SG2042 的 98ns 降至 68ns，降幅達(dá) 35%，在CG（共軛梯度）基準(zhǔn)（不規(guī)則內(nèi)存訪(fǎng)問(wèn)）中，64 核性能達(dá) 7728.80 Mop/s，較 SG2042 的 3508.95 Mop/s 提升 2.2 倍；

更關(guān)鍵的是，SG2044 所有核心處于單一 NUMA 區(qū)域，避免了多 NUMA 節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)傳輸延遲，在數(shù)據(jù)密集型 HPC 場(chǎng)景中，降低了內(nèi)存瓶頸導(dǎo)致的性能損耗。

對(duì)標(biāo) x86/ARM：64 核滿(mǎn)負(fù)載，RISC-V實(shí)現(xiàn)性能突破

過(guò)去，RISC-V HPC 芯片面對(duì) x86、ARM 總是 “單核心差距大，多核心追不上”，但 SG2044 用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)打破了這一局面。

通過(guò)與 HPC 領(lǐng)域主流芯片的對(duì)比（AMD EPYC 7742、Intel Xeon Platinum 8170、Marvell ThunderX2）： 在MG（內(nèi)存帶寬敏感）基準(zhǔn)中，SG2044 64 核性能達(dá) 32457.83 Mop/s，雖不及 AMD EPYC 的 10 萬(wàn)級(jí) Mop/s，但已與 26 核 Intel Skylake（約 3 萬(wàn) Mop/s）、32 核 Marvell ThunderX2（約 2.8 萬(wàn) Mop/s）基本持平，遠(yuǎn)超 SG2042 的 14397.69 Mop/s；

在EP（純計(jì)算）基準(zhǔn)中，SG2044 單核心性能與 Intel Skylake 差距僅 30%，64 核時(shí)性能達(dá) 2538.38 Mop/s，較 SG2042 提升 52%，且核心數(shù)超過(guò) 26 核后，性能曲線(xiàn)與 AMD EPYC 基本平行，展現(xiàn)出優(yōu)秀的多核擴(kuò)展性；

即便是復(fù)雜的BT/LU/SP 偽應(yīng)用（模擬真實(shí) HPC 流體力學(xué)、數(shù)值模擬場(chǎng)景），SG2044 在 64 核時(shí)也實(shí)現(xiàn)了對(duì) SG2042 的 2 倍以上性能碾壓，其中 BT 基準(zhǔn)性能是 SG2042 的 2.22 倍，SP 基準(zhǔn)是 2.08 倍。

更值得關(guān)注的是，SG2044 的定位是 “工作站 / 服務(wù)器級(jí)”，而非頂級(jí)超算芯片，但在價(jià)格更低、功耗更優(yōu)的前提下，能在 64 核滿(mǎn)負(fù)載場(chǎng)景下追平入門(mén)級(jí) x86/ARM HPC 芯片，已足以證明 RISC-V 在 HPC 領(lǐng)域的性?xún)r(jià)比優(yōu)勢(shì)。

RISC-V 架構(gòu)的發(fā)展為處理器領(lǐng)域帶來(lái)了新的活力，算能 SG2044 的意義不僅是一款高性能芯片，更在于它驗(yàn)證了 RISC-V 的技術(shù)潛力 —— 通過(guò)解決 “向量計(jì)算兼容性” 和 “內(nèi)存帶寬” 兩大核心痛點(diǎn)，RISC-V 終于能從嵌入式領(lǐng)域走向 HPC 這一 “高端戰(zhàn)場(chǎng)”。

Nick Brown簡(jiǎn)介

Nick Brown教授是英國(guó)愛(ài)丁堡大學(xué)EPCC（愛(ài)丁堡并行計(jì)算中心）的研究員，在國(guó)際高性能計(jì)算（HPC）領(lǐng)域具有重要影響力。他的研究聚焦于并行編程模型、高性能計(jì)算系統(tǒng)優(yōu)化及能效提升，致力于推動(dòng)大規(guī)?？茖W(xué)計(jì)算應(yīng)用的發(fā)展。

作為HPC社區(qū)活躍的學(xué)術(shù)代表，他多次主導(dǎo)國(guó)際合作項(xiàng)目，并在頂級(jí)會(huì)議發(fā)表多項(xiàng)突破性成果，特別是在混合編程與性能可移植性方面貢獻(xiàn)突出。Nick Brown的工作顯著提升了超級(jí)計(jì)算機(jī)在氣候科學(xué)、計(jì)算流體力學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用效率，是當(dāng)代高性能計(jì)算領(lǐng)域的關(guān)鍵推動(dòng)者之一。