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RISC-V，冲进DPU赛道下载方式:

①通过浏览器下载

打开“RISC-V，冲进DPU赛道”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【blog.m.erbinlunhuaxing.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

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打开“RISC-V，冲进DPU赛道”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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RISC-V，冲进DPU赛道安装步骤:

🦛🤽🏇第一步：🏀访问RISC-V，冲进DPU赛道官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://blog.m.erbinlunhuaxing.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

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🐋🛺🦁第三步：🐼 下载RISC-V，冲进DPU赛道软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

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🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用RISC-V，冲进DPU赛道软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动RISC-V，冲进DPU赛道软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：RISC-V，冲进DPU赛道软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

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🍃第三步：点击【开始转换】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

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以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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> 厂商新闻《RISC-V，冲进DPU赛道》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-08-31 06:00

• 编辑:CN

本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自semiwiki

RISC-V在DPU领域的崛起，为重塑行业竞争格局创造了难得契机。

数据中心通常被认为是CPU和 GPU之间的较量。但在这些备受瞩目的竞争背后，另一场静悄悄的革命正在上演：ARM 悄然取代了英特尔和 AMD 在数据处理单元 (DPU) 市场的份额。

DPU（也称为 SmartNIC）负责数据中心的“管道”。它们通过管理数据包处理、TCP/IP 和 RDMA 来减轻网络负载。它们处理压缩、加密和 NVMe-over-Fabrics (NVMe-oF) 等存储服务。它们强制执行安全隔离，这在多租户云环境中至关重要，因为信任边界会不断受到考验。此外，它们还负责执行编排任务，否则这些任务会浪费宝贵的 CPU 周期。

NVIDIA、Marvell、AMD和 Broadcom 均在其 DPU 中采用了 ARM 内核。原因很简单：ARM 内核体积小、功耗低、可授权，并且已经嵌入到网络芯片中。当英特尔推出其基础设施处理单元 (IPU) 计划时，ARM 已经占领了整个生态系统并制定了标准。

为什么是现在？

全球数据处理单元(DPU) 市场预计将从 2023 年的 15 亿美元增长到 2032 年的约 98 亿美元，复合年增长率 (CAGR) 高达 22.8%。Dataintelo 将这一增长归因于数据生成的迅猛增长以及各行各业对高效数据管理和处理解决方案的需求。目前，ARM 内核占据了 DPU 出货量的绝大部分，而英特尔仍在持续推广其 IPU，但尚未获得广泛的市场吸引力。

与此同时，RISC-V 在邻近领域已势头强劲。来自首尔的Fadu等公司的存储控制器（该公司将 RISC-V 内核集成到其企业级 SSD 控制器中，用于 I/O 调度和延迟优化）以及SiFive都使用 RISC-V 来加速 I/O。编排和安全处理器也经常依赖于轻量级 RISC-V 设计，例如OpenTitan。这些与 DPU 的角色天然相关。同时，地缘政治因素也有利于多元化：尤其是中国正在加速自主采用 RISC-V，而 DPU 正是那种主权至关重要的基础设施组件。

市场扩张、ARM 的锁定以及超大规模者对架构替代方案的渴望为 RISC-V 进入 DPU 奠定了基础。

RISC-V 在 DPU 中的机会

与ARM 不同，RISC-V 提供开放式 ISA，企业可以根据其具体工作负载进行定制。这对于集成了各种功能模块的 DPU 尤其重要。用于数据包流的网络引擎、用于压缩和NVMe-oF 的存储加速器、用于隔离的安全模块以及用于编排的控制平面 CPU。RISC-V 允许供应商使用自定义指令来适应这些角色，而无需依赖 ARM 的固定路线图。

如今的DPU通常使用ARM Cortex-A内核集群（范围从Cortex-A53到A72）来处理控制平面和轻量级计算功能。一些 RISC-V 供应商（例如 Akeana）支持每核最多四线程的同步多线程 (SMT)（Electronics360，2024），从而提高了高内存或 I/O 延迟工作负载（例如网络和数据包处理）的吞吐量和利用率。最新的 RISC-V 矢量扩展可以自然地映射到数据包处理、加密和存储加速。

新兴的矩阵扩展将可编程性扩展到AI 推理和安全领域。初创公司 Simplex Micro 的架构在一个时间调度框架内集成了标量、矢量和矩阵执行，利用 RISC-V 的可扩展性，在各种 AI 和 HPC 工作负载中提供确定性的性能。最后，RISC-V 避免了 ARM 的专利费，同时保持了与 Linux、TensorFlow 和 PyTorch 等开源堆栈的兼容性。

了解RISC-V 的标量到矩阵路线图

这一刻之所以引人注目，不仅仅是因为又一家IP 供应商的宣传，更在于 RISC-V 本身的发展方式。

该ISA 最初致力于标量计算——为微控制器、嵌入式系统和支持 Linux 的简单处理器提供小型、高效的内核。在过去几年中，RISC-V 稳步增加了矢量扩展，实现了数据并行加速，并自然地映射到网络、存储和加密工作负载上。最近，其路线图已扩展到包含矩阵扩展，旨在将 AI 推理和其他矩阵数学密集型任务纳入同一 ISA 框架。

这种从标量到矢量再到矩阵的演进，反映了DPU的性能要求。DPU必须处理标量控制平面逻辑、可矢量化的数据包和加密流，以及日益面向矩阵的遥测和安全推理任务。换句话说，RISC-V路线图为真正可编程的DPU提供了完整的要素集。

目前，已有多家公司正在努力实现这一愿景。Akeana凭借其支持SMT 的设计和 AI 矩阵计算引擎，成为率先将 RISC-V 直接应用于数据中心级计算的公司之一。Ventana Micro Systems正在构建服务器级RISC-V 处理器，该处理器拥有从标量到矢量工作负载的清晰路径，以满足超大规模计算的需求。欧洲的SemiDynamics专注于为数据密集型和以AI 为中心的应用量身定制的可配置矢量核心。

SiFive重点推出了支持Linux 和矢量的 RISC-V 内核，旨在满足 HPC 和基础设施的需求。晶心科技已扩展其内核，使其具备矢量和DSP功能，以实现嵌入式加速。Simplex Micro 正在开发一种统一的标量/矢量/矩阵架构，并配备可编程扩展功能，旨在覆盖从边缘到数据中心级的基础设施解决方案。在研究层面，中国的“香山”已在同一个架构下进行标量和矢量统一的实验。

跨越式发展还是强化ARM？

问题不仅仅在于RISC-V 能否取代 ARM，还在于它能否扩展 DPU 的定义本身。ARM 目前在 DPU 领域的主导地位依赖于标量核心加上固定加速器。RISC-V 通过将标量、矢量和矩阵可编程性融合到一个平台中，提供了一条跨越式发展的途径。这不一定以牺牲 ARM 为代价——事实上，ARM 甚至可以采用 RISC-V 矢量和矩阵扩展来巩固其自身的 DPU 地位。

对于更广泛的行业而言，RISC-V 在 DPU 领域的崛起提供了一个难得的机会来重塑竞争格局。企业不再受ARM 许可模式的限制，而是可以根据自身需求调整架构。这对于希望优化功耗、性能和自主权的超大规模计算企业来说尤其重要。RISC-V 还避免了垄断局面：与其由单一供应商主导路线图，不如建立一个开放的生态系统，从而培育多条发展路径。

借助RISC-V，像高通或任何主要供应商这样的公司都将占据主导地位——能够设计针对其 DPU 架构优化的独特定制 CPU，而无需依赖 ARM 的许可条款和路线图。随着 DPU 成为数据中心基础设施的核心，这种独立性可能成为关键的差异化因素。

时机已到。AI 驱动的数据中心架构正在蓬勃发展，DPU 不再仅仅用于网络，而是用于协调计算、存储和 AI 流程。在这个世界中，结合标量、矢量和矩阵可编程性的 DPU 看起来比仅集成标量 ARM 内核和固定功能引擎的 DPU 更具吸引力。

正如ARM 发现并利用 DPU 的机会超越英特尔和 AMD 一样，RISC-V 现在提供了重新定义这一类别的机会。供应商无需在GPU 领域与 NVIDIA 正面交锋，也无需试图重振 CPU，而是可以借助可编程的 DPU 平台实现跨越式发展，该平台可以重塑数据中心基础设施。这将是一个东山再起的故事——不是重复旧的战斗，而是开辟新的战线。

无论它能否取代ARM 或 x86，业界常常将RISC-V 描述为 CPU 领域的一个故事。然而，更具颠覆性的机会可能在于数据中心的控制平面。ARM 打造了英特尔和 AMD 从未预料到的 DPU 专营权，而现在 RISC-V 有机会凭借矢量和矩阵可编程性重新定义这一类别。

最终，ARM 和 RISC-V 可能会在 DPU 领域共存：ARM 保持其主导地位，而 RISC-V 则提供开放、可定制的替代方案。随着市场的成熟，这将为供应商和超大规模计算提供商提供更多架构选择。

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