RISC-V Tensor扩展指令集正式开源，赋能AI时代开放计算生态
RACE委员会、北京开源芯片研究院携手北京算能科技有限公司，正式对外开源发布面向RISC-V + AI生态体系的Tensor扩展指令集。该扩展在RISC-V基础指令集架构之上，面向人工智能领域的高强度计算需求引入Tensor级计算语义与统一张量编程模型，全面覆盖卷积运算、矩阵乘法、数据搬运、多精度计算及量化等核心AI工作负载，为AI编译器研发以及TPU架构的设计与落地实现提供开放、统一、可灵活扩展的基础能力。项目背景当前，人工智能技术正经历飞速发展，从大规模模型训练到各类智能推理应用，计算负载持续向大规模
AI短剧制作全攻略
深度挖掘 AI 小说创作：智能撰写：借助 AI 技术，通过 Deepseek 一键产出小说架构与正文。灵感迸发：激活思维潜能，令小说内容更加生动饱满。番茄写作模式优势：效率增强：番茄法则搭配 AI 创作，提升产出速度，克服拖延症。质量把控：AI 协助校验与润色，确保小说文本的优质与通顺。全套指令集锦：操作手册：给出详尽的 AI 写作提示词，助你迅速掌握技巧。自由定制：依据个人风格与需求，调整 AI 写作提示词。创意写作助手：剧情搭建：AI 协助构建复杂桥段，使故事更具吸引力。角色塑造：智能生成人物背景与性
开芯院 RISC-V AME 人工智能加速器 IP 亮相 2026 RISC-V 欧洲峰会
6 月 8 日至 12 日，2026 RISC-V 欧洲峰会在意大利博洛尼亚 Palazzo dei Congressi 举行。北京开源芯片研究院携手 RISC-V AI 算力生态（RACE）委员会，在峰会现场共同展出支持 RISC-V AME 指令集草案的 AI 加速器 IP 原型，并现场完成 Qwen3 模型的互动演示，向全球 RISC-V 行业同仁呈现了开芯院在 RISC-V AI 指令集及智能加速核研发上的最新技术进展，推动开源高性能 RISC-V 与人工智能生态的持续演进。开芯院团队研发了一套原
RISC-V AI 生态 SIMT 扩展指令集正式开源 构建开放编程接口赋能并行算力
RACE 委员会、北京开源芯片研究院与北京风华创智科技有限公司携手推进面向 RISC-V + AI 生态的 SIMT 扩展指令集开源发布进程。该指令集在 RISC-V 基础指令集之上规定 SIMT 线程级并行执行的软件可见语义，服务于人工智能与通用并行计算场景，为编译器及处理器实现构建开放、共性的架构接口。项目背景当下，从生成式 AI 到 Agentic AI，人工智能应用正由单一模型推理，迈向由感知、规划、工具调用与多模型协同构成的复杂任务链。相应地，AI 处理器所面对的也不再局限于高吞吐矩阵运算，而是
寒武纪首年盈利：国产AI芯片的突围与隐忧
作为国产替代领域的明星企业，寒武纪不仅实现了上市以来的首次全年盈利，还顺利完成了近40亿元的定增融资。下文将从行业研究视角切入，剖析几个常被忽视的关键知识点。虽然寒武纪在分类上属于"软件和信息技术服务业—集成电路设计"，但其核心赛道无疑是AI芯片。年报中引用的两项数据值得参考：Gartner预测2027年全球AI芯片市场规模将达到1,194亿美元IDC测算中国智能算力在2022至2027年间的复合年增长率（CAGR）为33.9%，2027年总规模将达1117.4 EFLOPS（FP16）行业目前处于成长期
中国自研处理器驱动超算登顶 全球第一宝座易主引发关注
科技媒体6月24日报道，日前发布的TOP500最新榜单显示，中国完全自主研发的超级计算机灵晟超越美国El Capitan超算，荣登全球榜首，这也是自2017年以来中国再次夺得超算冠军。 灵晟超算的独特优势此前已有详细报道，简单而言，这是TOP500超算排行榜中首次有国家不依赖美国Intel、AMD或NVIDIA的CPU、GPU产品而获得第一，而且采用的是纯CPU架构体系，而非传统的CPU+GPU异构方案。 面对国产芯片及超算领域的重大突破，唯一感到不悦的恐怕就是美国了。过去十多年间，美国政府采取各种制裁与
玩转AI智能体：用Skill让繁琐任务自动化
向它提问，它能对答如流。但若指望它替你做事——比如核算报价、撰写案例、制作幻灯片——它却像个满腹经纶却眼高手低的“书呆子”。症结何在？并非AI能力不足，而是你的操作方式有误。今天咱们就谈谈，AI Agent的真正使用秘籍。一、多数人眼中的AI，仅仅是半成品谈及AI，不少人脑中的场景是：开启豆包，抛出疑问，获取解答。有问必答，不问则罢。归根结底，这仅是高级版搜索工具。然而，成熟的AI潜力远超于此。Agent（智能体）截然不同。它可领悟你的诉求，调用本地资源，独立推进多环节任务。你吩咐“出份报价单”，它便自行
AI算力重构：CPU架构演进与市场变革
核心观点：随着AI推理需求增长及智能应用普及，CPU设备从传统辅助角色转向核心计算单元，服务器配置中CPU与GPU比例正从1:8调整至1:1。指令集优化、多核架构、内存技术三项突破全面增强处理器性能与并行处理水平，x86架构依靠成熟产业体系维持主导地位，ARM架构则借功率效率优势不断扩大应用范围。全球处理器市场快速扩张，国内厂商如海光、鲲鹏等加快本土化替代进程，上游存储、封装测试等配套环节同步获益，整个产业进入量价双升阶段。报告篇幅：53页，因内容长度控制，此处仅节选部分要点。具身智能专题资料免费获取，获
AI投资系列:CPU——算力系统的指挥官,产业链全景解析与供应商格局
继续深入AI算力服务器领域，上一篇我们剖析了GPU——算力的"核心引擎"，它以大规模并行计算承担大模型中最繁重的矩阵运算任务。然而GPU无法独立运作，需要一个"指挥官"来统筹任务分配、协调数据传输、管理存储系统和网络通信。这个关键角色正是CPU。本文是AI算力产业链深度解析系列的第二篇，将重点阐述CPU在AI基础设施中的枢纽地位，以及其完整的产业链布局。CPU位于"芯片层"，承担协调GPU、内存、网络的职责，向上衔接上游制造环节，向下连接下游应用场景。整条产
AI智能体独立设计RISC-V内核
从2020年研究人员微调GPT-2、用它生成逻辑电路片段，到2023年借助GPT-4辅助设计一款全新指令集的8位处理器，再到2024年，多种大语言模型已经能设计并验证具备基本功能的芯片（如用于骰子随机运算的芯片），但这些方案大多仍有缺陷。如今，AI芯片设计初创公司Verkor.io宣布取得一项重要进展：他们做出了首个完全由智能体AI独立完成设计的RISC-V CPU内核。该处理器名为VerCore，最高主频可达1.5GHz，性能大致相当于2011年的笔记本处理器。联合创始人Suresh Krishna表示