奕行智能的VISA架构通过软硬协同设计实现了AI计算效率与通用性的革命性平衡，其核心在于将标量引擎、向量引擎与张量引擎三级异构单元通过VISA深度解耦。标量引擎作为指挥中枢运行RISC-V基础指令，通过硬件级VISA调度器实现宏指令乱序发射。张量引擎专攻4D矩阵运算，以DSA极致优化计算密度。而向量引擎则基于RVV扩展执行细粒度微指令，在图灵完备性保障下完成数据搬运、稀疏加速等底层操作。这种架构的本质创新在于构建了"虚拟-物理"双层指令集桥梁，VISA层将AI算子（如Transformer块）抽象为粗粒度宏指令，编译器仅需关注算子级编程。标量核通过微码引擎将VISA宏指令动态编译为RVV微操作序列，支持乱序发射与流水掩盖。在张量引擎中通过循环展开/流水掩盖实现近100%单元利用率。这样的设计可以解决三大行业痼疾：其一，VISA中间层隔离硬件迭代与软件生态，算法升级时仅需重定义宏指令微码，避免传统DSA的芯片淘汰；其二，RVV原生支持向量掩码与Gather/Scatter操作，使MoE稀疏模型计算效率提升；其三，编译路径从Tensor到SIMD的陡降被VISA缓冲层柔化，保留一定的优化空间，而传统方案则会损失该部分性能。这种以指令集虚拟化置换硬件僵化的方法，正是应对算法月级迭代与芯片年級更新矛盾的极优答案。
芯片圈正被RISC-V炸出深水炸弹。VISA架构实测能把构建AI编程模型的复杂性大幅降低，大模型推理直接踹飞GPU的延迟墙，秘诀就是通过软硬协同产物的虚拟指令技术把硬件榨到极致，标量核当指挥家，张量单元疯狂算数，向量引擎搞搬运，流水线塞得满满当当。近存计算与零碎访问优化更合力击穿内存墙，数据搬运功耗大幅度下降。当GPT-5训练烧钱奔着百亿去，死守GPU就是给达子交智商税，而玩透指令集自由的玩家，早让芯片学会了自我进化。算力战争的下半场，开放指令集不容忽视。
当GPT-5的训练成本如达摩克利斯之剑高悬百亿美元门槛之上，算力军备竞赛的本质已昭然若揭。企业要么在GPU的旧秩序中继续支付三重隐形税，为冗余的SIMT线程管理买单，为内存墙导致的算力闲置买单，更为算法迭代引发的硬件淘汰周期买单。要么拥抱指令集自由，通过RISC-V的虚拟化层将算法灵魂注入可进化的硬件当中。这不仅是技术路径的选择，更是文明演进的分野。当摩尔定律在物理极限前崩塌，当Chiplet在热力学熵增中挣扎，开放指令集构建的动态可重构架构，能让芯片突破静态电路的宿命，在算法永无止境的进化浪潮中，成为承载智能的永生载体。
历史证明，算力民主化终将瓦解技术霸权。RISC-V用指令集开放重构芯片进化链，其本质是让算力回归工具本质，即更好的服务于AI相关技术的涌现，而非禁锢于架构熵增。尽管通过这次RISC-V峰会学习到的内容，让我更加的看好RISC-V的未来，但这场指令集间的战争也不过刚刚开始。
或许这个问题也抛给读者，如果大模型的训练烧钱以百亿美元为单位，你赌GPU还是赌指令集自由？
