服务器及周边
在高速演进的智算时代，面对海量数据处理、复杂模型训练、分布式协同、计算强度与能耗平衡以及开发优化复杂度等多重挑战，传统架构在追求更高算力与可持续性发展之间面临瓶颈。RISC-V 凭借其可定制、能效优异的特性，正成为服务器及周边领域的优选架构。玄铁凭借高级矢量和矩阵扩展、混合精度计算引擎、多核一致性互联、与主流高性能计算软件栈深度适配及先进的能效管理等突破性优势，显著提升大规模并行计算效率，为服务器及周边等高性能计算场景提供强大、稳定、安全的算力基石，释放性能与能效持续提升的创新潜能。
技术驱动和标准引领 铸建 RISC-V 高性能计算技术基座
01
大位宽 Vector 引擎
玄铁大位宽Vector支持从512位到4096位可配置向量长度，实现指令级并行加速，相比传统固定位宽的SIMD架构，可灵活适配从边缘设备到服务器的各种算力需求。同时兼容 RVV 1.0标准，具备很高的可移植性和兼容性。
大位宽 Vector 引擎
玄铁大位宽Vector支持从512位到4096位可配置向量长度，实现指令级并行加速，相比传统固定位宽的SIMD架构，可灵活适配从边缘设备到服务器的各种算力需求。同时兼容 RVV 1.0标准，具备很高的可移植性和兼容性。
02
RISC-V AME 扩展
玄铁张量算力引擎TPE（Tensor Processing Engine）是适合AI原生架构，通过 AME（Attached Matrix Extension ）扩展，GEMM算力执行率能够提升至96.8%，是传统方案的2-3倍，可适配大模型实时训练场景。
RISC-V AME 扩展
玄铁张量算力引擎TPE（Tensor Processing Engine）是适合AI原生架构，通过 AME（Attached Matrix Extension ）扩展，GEMM算力执行率能够提升至96.8%，是传统方案的2-3倍，可适配大模型实时训练场景。
03
DSA 扩展
DSA（Domain‑Specific Architecture ）可支持用户进行自定义开发，将复杂的SoC设计转化为模块拼接，满足垂类市场的个性化需求。
DSA 扩展
DSA（Domain‑Specific Architecture ）可支持用户进行自定义开发，将复杂的SoC设计转化为模块拼接，满足垂类市场的个性化需求。
04
多核一致性互联
玄铁多核多Cluster互联方案，支持8-32核扩展架构，支持大小核配置，实现高效的缓存一致性管理、灵活的缓存配置以及强大的协同工作能力，有效降低多Cluster系统互联数据传输所需带宽、软件编程难度，减少额外的Cache访问并优化系统功耗。
多核一致性互联
玄铁多核多Cluster互联方案，支持8-32核扩展架构，支持大小核配置，实现高效的缓存一致性管理、灵活的缓存配置以及强大的协同工作能力，有效降低多Cluster系统互联数据传输所需带宽、软件编程难度，减少额外的Cache访问并优化系统功耗。
05
深度优化计算库
玄铁对图形图像库、压缩库、科学计算库等常用软件库进行深度优化，如用于高性能计算的OpenBLAS库等，充分发挥玄铁处理器的性能优势，为边缘计算、AI 和科学研究等场景提供高效、稳定的解决方案。
深度优化计算库
玄铁对图形图像库、压缩库、科学计算库等常用软件库进行深度优化，如用于高性能计算的OpenBLAS库等，充分发挥玄铁处理器的性能优势，为边缘计算、AI 和科学研究等场景提供高效、稳定的解决方案。
06
全栈整合软件工具
玄铁深度支持虚拟化和机密计算，并通过全栈软件的标准化整合，与主流AI框架深度适配，支持TensorFlow、PyTorch等框架的无缝迁移，为开发者提供完整的开发工具链。
软硬全栈协同 释放 RISC-V 高性能潜力
玄铁 C930
面向服务器场景的高性能处理器
· RVA23 Profile · Vector/Matrix及DSA自主扩展接口
· 硬件虚拟化-H扩展 · CHI协议多核多簇可扩展
· 机密计算软硬件安全 · RISC-V 原生Pytorch Al软件栈
· SPECint2006 >15G/Hz
突破极致性能 助力高性能应用场景实现算力跃迁
从芯片到存储、从网络连接到服务器，玄铁全面赋能端到端高性能场景
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