进迭时空亮相 MICRO 2026 OASIS-AI | FLAGOS Workshop：Triton 在 RISC-V AI CPU 上的编译与运行时实践

在 RISC-V AI-CPU 上保留 Triton 的编程体验，同时适应多核硬件的执行特点，是本次分享的出发点。进迭时空以 tile（计算分块）为基本单元，通过编译器与运行时协同设计，将 tile 程序的逻辑表达与物理多核调度解耦，兼容原生 Triton 的 tile 编程方式。

开发者在逻辑网格中描述分块计算，编译器负责目标指令映射，SpineRuntime 则负责任务放置、挂起与恢复，并为 tile 程序之间的异步交互提供基础。该设计将计算逻辑与核心分配分离，为开发者提供完整的 tile 粒度编程体验。

从高层编程接口到硬件指令执行，这套方案体现了进迭时空贯通芯片、编译器与运行时的系统研发能力，为 Triton 在 RISC-V AI-CPU 上的应用提供了具体实现。

在原生 Triton 编程方式之外，进迭时空通过 Triton 语法扩展与 RISC-V 指令穿刺，为开发者提供更细粒度的计算、布局及目标指令控制。开发者可在 Triton 编程界面中完成硬件优化，在较短时间内实现接近手写汇编的算子性能，并与 Kernel Agent（算子开发智能体）高效协同，开展算子生成、验证与优化。

编译器通过保留矩阵运算结构、确定寄存器布局及优化数据复用，将上述表达落实到硬件执行。本次分享展示了该方案在 K3 平台上的矩阵计算实践，通过结构化编译与运行时协同设计，实现矩阵计算单元的端到端高效利用。

面向不同 RISC-V 计算扩展，团队进一步提出 RVISA（RISC-V Virtual Instruction Set Architecture，RISC-V 虚拟指令集架构）的想法与设计，旨在通过统一的编程接口与中间表示，连接 RVV 及 IME、VME、AME 等向量与矩阵扩展，由后端建立稳定的指令及寄存器布局映射，提高算子实现的可复用性。

进迭时空围绕 Triton 的研发与社区贡献，持续融入 FlagOS 开源生态。FlagGems、FlagTree 中的 SpacemiT 平台支持，以及 SpineTriton、SpineRuntime 等开源项目，为社区研究、验证和改进 RISC-V AI 算子、编译与运行时方案提供了代码基础。

相关合作也延伸至教学实践。基于 K3 的 spine-triton 教程已用于 FlagOS AI 国际课程的线下教学，帮助学习者在真实硬件上开展 Triton 算子编程与性能优化实验。

▼ K3 开发板作为端侧 AI 实践平台，用于“AI 开放计算师资发展计划”线下实验

面向 AI 计算，进迭时空将持续推进 RISC-V 编程模型、编译器与运行时的协同设计，与全球研究机构、开源社区和产业伙伴深化合作，推动相关技术在科研、教学与产业场景中的应用。

欢迎查阅本次分享涉及项目，了解进迭时空在 RISC-V AI 编译、运行时及开发者实践方向的工作。