RISC-V 是一种于 2010 年首次推出的免费和开源计算机指令集架构，它的采用正像火箭一样起飞。这枚火箭的大部分燃料来自对人工智能和机器学习的需求。根据研究公司Semico的数据，到 2027 年，至少包含部分 RISC-V 技术的芯片数量将以每年 73.6% 的速度增长，届时将生产约 250 亿颗 AI 芯片，收入将达到 2910 亿美元。

Dave Ditzel说，从几年前还是一个新兴想法到今天，这一增长令人印象深刻，但对于 AI 来说，它也代表了翻天覆地的变化，他的公司Esperanto Technologies创造了第一个高性能 RISC-V AI旨在与 AI 推荐系统中强大的 GPU 竞争的处理器。根据 Ditzel 的说法，在机器学习和 AI 的早期狂热期间，人们认为通用计算机架构——x86 和 Arm——永远跟不上 GPU 和更专用的加速器架构。

“我们开始证明所有这些人都是错的，”他说。“RISC-V 似乎是解决人们想要为人工智能进行的许多计算的理想基础。”

随着公司的第一款芯片——1,092 核 AI 处理器——掌握在一组早期合作伙伴手中，并且与英特尔达成了一项重大开发协议 [见侧边栏]，他可能很快就会被证明是正确的。

RISC-V 背后的理论定义了 Ditzel 的整个职业生涯。您可能知道，RISC 代表精简指令集计算机。您的想法是，您可以通过精简可以执行的核心指令集来制造更小、功耗更低但性能更好的处理器。IEEE Fellow David Patterson在 1980 年的一篇开创性论文中创造了这个术语。他的学生迪策尔是合著者。Ditzel 继续在贝尔实验室和Sun Microsystems从事 RISC 处理器的工作，之后共同创立了Transmeta ，该公司通过为 RISC 架构翻译x86 代码来制造低功耗处理器，旨在与英特尔竞争。

对于世界语，Ditzel 将 RISC-V 视为一种以相对较低的功耗加速 AI 的方法。在基本层面上，更复杂的指令集架构意味着您需要在硅片上使用更多晶体管来组成处理器，每个晶体管在关闭时会泄漏一点电流，而在切换状态时会消耗功率。“这就是 RISC-V 的吸引力所在，”他说。“它有一个简单的指令集。”