中国自研CPU的发展道路如何
龙芯、飞腾、华为、兆芯和阿里巴巴等中国公司已经开发了自己的CPU和核心IP
CPU 架构及指令集
让我们快速描述一下CPU。CPU在设备上运行OS和各种应用程序，处理数据并提供输出。现在的CPU通常包含多个处理器（内核）。比如双核，四核，八核等。
要制造一个CPU，设计公司首先要决定的是CPU使用的内核，因此还要选择指令集体系结构（ISA）。
ISA有两种基本类型：更快的CISC（复杂指令集）体系结构和更节能的RISC（精简指令集）体系结构。CISC ISA可以在一条指令中执行多项操作，而RISC ISA可能需要多个不同的指令才能完成同一任务。Arm，MIPS和RISC-V是RISC体系结构，而x86是CISC。
传统上，如果要构建服务器，则需要更高的性能，一般会选择CISC。如果要构建移动设备，则选择RISC。
一旦选定了CISC或RISC，就必须选择一个特定的处理器内核作为您的设计的基础，因此也要选择ISA。选择内核会将您的CPU投入其兼容工具，应用程序，中间件等的生态系统中，因此，如果您的团队已经习惯于某种生态系统，则很难进行切换。
Arm
智能手机行业随着Arm及其生态系统的发展而发展，今天基本上所有手机都使用基于Arm架构的应用处理器。
尽管高通公司连同其中国合资企业华新通公司一起退出了Arm服务器市场，而且关于Arm是否可以在服务器领域取代x86的争论一直没有停下来，但仍存在许多西方公司，例如Marvell、Amazon和Ampere 的Arm服务器芯片，而对于中国来说，开发Arm服务器芯片变得更加重要。
在Arm阵营里，拥有华为和飞腾。对于华为，由于美国政府无时不在找华为的麻烦，所以在高性能计算存储上对英特尔CPU依赖都面临着被禁用的可能。这加大了华为用其自己的基于Arm的服务器级CPU取代Intel的努力。迄今为止，这些努力的成果是令人印象深刻的鲲鹏920。这个时市场上功能最强大的Arm CPU之一，鲲鹏采用7nm工艺，拥有64个内核，运行于2.6Ghz。该芯片将主要针对华为泰山服服务器系列中的云服务和大数据应用。尽管我相信它以及该芯片的未来几代人都可以在这个领域取得成功，但它并不能解决华为在高性能计算乃至超级计算等前沿领域所担心的问题。
另一个基于Arm CPU的是飞腾。该公司与银河麒麟OS团队有着良好的关系。飞腾具有一系列台式PC和服务器CPU，但更多地关注HPC。其最新的Arm芯片也是64核，运行在2.2Ghz左右，并使用16nm工艺。飞腾最出名的当然是它在天河2号这样的超级计算机上的应用，但实际上这里的大部分处理是由Intel Xeon和Intel Phi CPU完成的，而飞腾主要处理前端任务。尽管由于奥巴马的禁令导致英特尔Phi禁用，国防科大用其自行开发的128核Matrix-2000处理器代替了它。它当时的性能虽然不如英特尔最新产品强大，但仍比它们要替换的旧版英特尔Phi处理器强大。国防科大和飞腾虽然无法立即替代HPC工作负载，但正朝着这个方向大力发展。
MIPS
MIPS和Arm一样，都是基于RISC ISA的，由于多种原因及生态问题，没有在移动电话领域使用，但在中国已有悠久的历史。
龙芯的CPU指令集就是基于MIPS的，最新的Longsoon CPU运行于2Ghz，并在28nm FD-SOI工艺，具有四个内核，非常适合政府公务员台式机使用。龙芯的后续计划是推出16核2.5Ghz 16nm CPU。
除了龙芯，君正也使用MIPS，但用于低功耗专用处理器。
X86
英特尔的x86是CISC的唯一主要选择，因此主导了笔记本电脑和PC CPU，并在服务器中处于领先地位。
兆芯目前也在使用x86指令集，来自于威盛电子的x86授权。目前兆芯与英特尔和AMD一起可以使用x86 ISA。虽然我看不到该公司在高端市场上与同业竞争，但兆芯在低端服务器，台式机和笔记本电脑领域显示出了进步。其最新的KX-6000 16纳米、8核、3Ghz CPU 已经与2017年的Intel i5相当，足以让中国在低端市场保持独立。兆芯也计划在2020年推出7nm CPU。
RISC-V
笔者看来基于开放指令集的RISC-V是中国在CPU方面相对自力更生的最佳选择。虽然目前生态系统还不是太健全，但是随着中国努力减少对美国出口法规的依赖，其生态系统将不断发展，并在越来越多的应用中得到证明。
尽管有许多公司致力于基于RISC-V的SoC、MCU和CPU，但阿里巴巴在2019年占据了头条新闻，当时其新子公司平头哥宣布了基于RISC-V的C910处理器和基于RISC-V的含光800 AI处理器。C910 CPU和含光NPU帮助阿里巴巴改善其云服务中的AI功能，从而使其不再依赖Nvidia等外国芯片供应商，并通过潜在地出售其CPU或将核心IP许可给第三方来为其提供新的收入来源。
结论
中国正处于低端和中端CPU独立性的道路上，但是要在高性能计算领域实现独立自主还需要几年的时间，但我们相信这是可以实现的。
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