9月10日芯榜主办的“2025年中国RISC-V生态大会”召开。
此次大会汇聚RISC-V生态企业决策者、厂商技术骨干、科研机构专家学者及行业分析师，聚焦前沿技术，展开深入的交流与探讨。
“服务器级别”不再是RISC-V的新闻。2025年，阿里玄铁C930已能在机架里跑百亿参数大模型，谷歌把RISC-V塞进TPU外围控制器，欧洲ExaNoDe原型机用RISC-V节点冲上了TOP10。消费者到底摸得到RISC-V的哪一寸肌肤？”
图：Imagination市场发展高级经理黄音
graphic将成为RISC-V关键增长点
Imagination市场发展高级经理黄音女士指出：未来图形体验将成为RISC-V生态下一个关键增长点。在日常生活中，消费者接触的终端产品多为面向C端的智能设备。能否真正打入消费市场，是决定RISC-V从“技术兴趣”迈向“商业成功”的核心转折点。
当下，用户愈发期待与电子设备之间无缝、直观、沉浸式的交互体验。在这一背景下，流畅、高效的图形用户界面已不再是锦上添花，而是现代RISC-V设计中不可或缺的基石。唯有在视觉与交互层面实现“无感”体验，RISC-V才能真正走进大众生活，赢得市场青睐。
RISC-V不再是更低的功耗、更开放的源码，而是每一次点亮屏幕时，图标弹跳的弹性、滑动列表的跟手、游戏光影的绚丽。图形体验，是RISC-V撕开C端市场的第一道裂缝，也是把“技术信仰”翻译成“商业回报”的唯一通用语言。
Imagination与国内主流的RISC-V处理器厂家有深度合作,并且生产许多芯片产品,例如奕斯伟计算、达摩院、Starfive。
优势在于边缘测graphic渲染和计算
Imagination作为GPU IP供应商。黄音女士称公司的优势在于边graphic渲染，
Imagination 在边缘侧 AI 图形计算领域持续演进：一方面深度优化数据管理线，将IMG GPU的分块渲染技术引用到分块计算上，让需要计算的数据缓存在片上执行，提高带宽和功耗效率；另一方面 把延时渲染技术引入到可编程计算单元，优化算法，裁剪和稀疏化等方法，只计算必须计算的部分。GPU单位算力表现出的最终性能以及利用率方面得到显著提高。
Imagination 全新 E 系列 GPU IP 以高效并行架构为底座，能输出从单核2Tflops( FP32) 多核200Tops( INT8)的算力。AI 性能较 D 系列直接翻 4 倍；一个授权同时覆盖图形渲染、桌面级应用、手机 NLP、工业视觉与辅助驾驶等全场景。
在边缘端，每毫瓦帧率再提 35%，把“性能/功耗”推到现阶段的物理极限。
对开发者，统一指令集与可拆合流水线让“纯图”“纯 AI”或“图+AI 融合”三种模式一键切换，无需重写代码即可在芯片、系统与算法三级自由定义。
RISC-V的图形设计面临挑战
Imagination在RISC-V的图形设计工作中，CPU、GPU 以及各大 IP block 之间的协同合作需完成诸多任务。仅仅把 CPU 和 GPU 集成于同一芯片上，并不足以让系统具备异构特性。需要思考如何合理分配工作量，又能减少延迟，缓存一致性的考量，缓存大小的考量，互联的布局的合理等。此外，还需深入处理不同层面合作所需的软件与硬件支持。
黄音女士着重指出，真正的异构性在于架构层面的合作，而非单纯的融合。
GPU设计并非易事，Imagination在与 RISC-V 公司开展合作时，遭遇了诸多挑战与困难。图形性能在很大程度上取决于软件优化，在景深和 SSR等方面都存在差距，像 SSAO、SMAA,FSR等技术，这些GPU 性能对软件有着极高的依赖度。目前，大部分商业化的 SoC 仍旧支持 x86 或者 ARM 架构。
面对问题Imagination正在开发开源解决方案，Imagination已有开源其设备驱动程序包（DDK）版本
https://gitlab.freedesktop.org/frankbinns/powervr
越来越多的Imagination GPU得到了支持，比如AXE、BXS等。
但如之前所说，图形处理涉及一个极为复杂的软件栈，不能指望一家处理所有的问题，需要众多公司携手合作，更多的开发者参入进来，更多的兴趣小组加入进来，为边缘AI 和图形做贡献。
