科技進(jìn)步使得數(shù)據(jù)傳輸量大增,，處理器運(yùn)算效能也須跟著提升,，RISC-V技術(shù)便應(yīng)運(yùn)而生。RISC-V透過開源標(biāo)準(zhǔn)協(xié)作推動處理器之開放性與延伸性,，提升效能,，使數(shù)據(jù)傳輸、擷取及保存更有效率,，以滿足如人工智能,、機(jī)器學(xué)習(xí)等新興應(yīng)用。

如同網(wǎng)路的出現(xiàn)顛覆了人際互動的模式,，隨著網(wǎng)路數(shù)據(jù)變得更加普遍,，數(shù)據(jù)所代表的角色不再只是事件、影音,、測量結(jié)果的記錄或流水帳,。反之,，有效運(yùn)用的數(shù)據(jù)能更增添生活的便利性，讓消費(fèi)者在導(dǎo)航,、理財(cái),、購物或管理日常活動時更有效率,，而數(shù)據(jù)所帶來的價值和資訊也更將朝貨幣形式發(fā)展?，F(xiàn)今，所講求的不再只是儲存資料,，而是該如何擷取、保存及加以轉(zhuǎn)換來挖掘出數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的各種可能性,。

即時決策需求增快數(shù)據(jù)應(yīng)用趁勢崛起

數(shù)據(jù)在演進(jìn)方向上的變化,，也產(chǎn)生了需要分析大量且不同資料的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，即透過運(yùn)算及演算法找出其中的趨勢,、模式與關(guān)聯(lián)性,；而這些情報(bào)與資訊能產(chǎn)生新的連結(jié)點(diǎn)，進(jìn)而推動更精準(zhǔn)的預(yù)測及決策,，并改善商業(yè),、科學(xué)或營運(yùn)結(jié)果。

不過,，除了過往資訊的大數(shù)據(jù)分析之外,，現(xiàn)今的數(shù)據(jù)應(yīng)用還必須能夠在訊息發(fā)生的同時立即分析。

因此,，一種和大數(shù)據(jù)同時出現(xiàn),，稱為快數(shù)據(jù)(Fast Data)的應(yīng)用則應(yīng)運(yùn)而生。不同于大數(shù)據(jù),，快數(shù)據(jù)會運(yùn)用大數(shù)據(jù)的演算法提供即時的決策與結(jié)果,，在擷取到數(shù)據(jù)的當(dāng)下立即處理或轉(zhuǎn)換成有價值的資訊。

換句話說,，大數(shù)據(jù)所提供的洞察力,，是根據(jù)「已發(fā)生的現(xiàn)象」去預(yù)測「可能會發(fā)生的情境」，即預(yù)測性分析,；而快數(shù)據(jù)所提供的洞察力則是來自即時的狀況,。因此對于極需即時分析、解答并采取行動的「智能型」機(jī)器,，像是環(huán)境監(jiān)測器,、安全監(jiān)視系統(tǒng)、證券交易系統(tǒng)等設(shè)備來說,，快數(shù)據(jù)是不可或缺的,。

在這場大數(shù)據(jù)革命發(fā)生的同時,，現(xiàn)今大多數(shù)的資料中心都是使用通用型(General-purpose)處理器為基礎(chǔ)，來管理與控制這些龐大數(shù)據(jù)集,。隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用持續(xù)演進(jìn),，像是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和分析技術(shù)等應(yīng)用的出現(xiàn),，以及來自于行動裝置,、監(jiān)控系統(tǒng)和智能型機(jī)器的數(shù)據(jù)，這些作為快速數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的分析數(shù)據(jù)更加劇了專用化(Purpose-built)運(yùn)算結(jié)構(gòu)和功能的需求,。

通用運(yùn)算漸感吃重專用化處理器興起

部份產(chǎn)業(yè)的處理器技術(shù)已逐漸的從通用型中央處理器(CPU)轉(zhuǎn)向?qū)Ｓ没幚砥?，如繪圖處理器(GPU)、現(xiàn)場可程式邏輯閘陣列(FPGA),、特定應(yīng)用IC(ASIC)等以解決特定領(lǐng)域需求,。雖說一般通用型電腦運(yùn)算可加以改良與優(yōu)化，以支援基本大數(shù)據(jù)與快數(shù)據(jù)應(yīng)用,，但不可否認(rèn)的是,，現(xiàn)今需求早已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越一般通用處理器運(yùn)算能力所能提供的范圍。因此產(chǎn)業(yè)不該只著重于其運(yùn)算能力,，設(shè)計(jì)的整體架構(gòu)才更是其核心,。

當(dāng)談到一般的運(yùn)算，通常所有焦點(diǎn)都圍繞著CPU而非數(shù)據(jù),。CPU決定多少記憶體或輸入/輸出可用,、提供分母平均數(shù)后的最低資源分配額。相對之下,，快數(shù)據(jù)應(yīng)用,、機(jī)器學(xué)習(xí)或基因組學(xué)(Genomics)環(huán)境所能得到的資源效能比例最佳化之可能性相當(dāng)?shù)汀＿@不代表著通用型運(yùn)算是不好的,，因?yàn)樗钥芍г喾N應(yīng)用,，但須重新思考或糾正的，正是這種「通用運(yùn)算可以解決所有問題」的觀念,，半導(dǎo)體商必須開始考慮采用專用化處理,。

大數(shù)據(jù)/快數(shù)據(jù)應(yīng)用增專用化處理商機(jī)涌現(xiàn)

隨著各種密集性數(shù)據(jù)承載的涌現(xiàn)，全新商機(jī)也隨之出現(xiàn),，無論是以儲存為主的架構(gòu)(支援大數(shù)據(jù)應(yīng)用)或以記憶體為主的架構(gòu)(支援快數(shù)據(jù)應(yīng)用),，都對專用化處理出現(xiàn)一系列新需求。由于大數(shù)據(jù)對于儲存有以千兆位元組(Petabyte)計(jì)的龐大需求,，它的處理需求可能也會有所不同,。舉例而言，資料分析在執(zhí)行工作時只需要適度的處理與運(yùn)算能力，但在機(jī)器學(xué)習(xí)的環(huán)境下,，就必須持續(xù)進(jìn)行巨量的專用化處理才能教育機(jī)器,，而這時處理功能的需求就大不相同。

相反地,，快數(shù)據(jù)應(yīng)用必須能馬上存取及處理對應(yīng)的數(shù)據(jù)以滿足安全偵測(錄影監(jiān)視),、事件關(guān)聯(lián)性(分析不同事件之間的關(guān)系)和區(qū)塊鏈(透過密碼保護(hù)記錄區(qū)塊的安全)等應(yīng)用的需求(圖1)。這種狀況下除了專用化處理,，龐大記憶體也扮演著關(guān)鍵角色,，因?yàn)橄噍^于透過深層輸入/輸出來進(jìn)行操作，大容量的主記憶體更能即時輸送數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,，解決原先無法解決的問題,。

而現(xiàn)今根深蒂固的觀念：「把CPU視為萬用靈丹，讓它主宰有多少記憶體,、輸入/輸出可用,，以及決定能運(yùn)用資源的多寡?！蛊鋵?shí)會更阻撓相關(guān)需求的發(fā)展。

開發(fā)創(chuàng)新應(yīng)用邊緣運(yùn)算成關(guān)鍵

對某些應(yīng)用來說,，是否能夠支援在「邊緣(edge)」,，亦即數(shù)據(jù)所在的裝置或系統(tǒng)，進(jìn)行資料運(yùn)算并搜集數(shù)據(jù)以獲取即時情報(bào),，也至關(guān)重要,。許多創(chuàng)意的新應(yīng)用都是為此設(shè)計(jì)開發(fā)，從即時擷取的內(nèi)容當(dāng)中找出具有價值的數(shù)據(jù),。

以目前運(yùn)算技術(shù)的進(jìn)展而言,，目前產(chǎn)業(yè)現(xiàn)已取得一定的進(jìn)展，能夠在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)設(shè)備和系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)這些新的應(yīng)用概念,。例如,，RISC-V開放指令集架構(gòu)(ISA)便扮演了重要的角色。

RISC-V滿足大數(shù)據(jù)/快數(shù)據(jù)工作承載

RISC-V是一種指令集架構(gòu),，能透過開源標(biāo)準(zhǔn)協(xié)作推動處理器創(chuàng)新,。它為軟硬體在處理器架構(gòu)方面的開放性與延伸性，提供了全新層次的自由空間,，更為全新世代的運(yùn)算設(shè)計(jì)及創(chuàng)新預(yù)先鋪路,。相較之下，有些商用芯片廠商則會針對自家的專用原始碼及專利收取使用授權(quán)費(fèi),。

另外,，RISC-V采用開放的模組化手法，適合當(dāng)作數(shù)據(jù)中心運(yùn)算架構(gòu)的基礎(chǔ)。作為作業(yè)系統(tǒng)處理器,，它能支援資源的獨(dú)立擴(kuò)張,，借此打造專用化架構(gòu)。它的模組式設(shè)計(jì)還能提升處理器效率,，讓它們可以支援遠(yuǎn)端移動系統(tǒng),。隨著大數(shù)據(jù)與快數(shù)據(jù)應(yīng)用開始帶來更多極端的工作承載，未來將會需要專用化架構(gòu)來彌補(bǔ)現(xiàn)有通用型架構(gòu)的極限(圖2),。

無論是大數(shù)據(jù)應(yīng)用,、支援人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與分析技術(shù)等的儲存式架構(gòu),，或是支援快數(shù)據(jù),、各種邊緣與即時性應(yīng)用的記憶體架構(gòu)，RISC-V都具備必要的能力,、基礎(chǔ),、生態(tài)系統(tǒng)與開放程度。同時,，RISC-V提供了16到128位元的獨(dú)立擴(kuò)充能力,，模組設(shè)計(jì)適合嵌入式應(yīng)用與企業(yè)應(yīng)用；更可同時跨界大數(shù)據(jù)與快數(shù)據(jù)應(yīng)用,，且無論在儲存式架構(gòu)或記憶體架構(gòu)下,，都能支援各種不同的功能和數(shù)據(jù)處理，從數(shù)據(jù)中提供價值,，有助于推動處理器設(shè)計(jì)從以CPU為主,，邁向以數(shù)據(jù)為中心的模式。

記憶體供應(yīng)商認(rèn)為RISC-V將開啟大量商機(jī),，其不僅可以延伸數(shù)據(jù)中心架構(gòu),、納入新的指令，還能于資料所在處進(jìn)行處理,，而不必傳送至資料中心,，免除不必要的數(shù)據(jù)傳送。換言之,，透過RISC-V,，大數(shù)據(jù)和快數(shù)據(jù)環(huán)境開發(fā)專用型處理器的大門已經(jīng)打開，為設(shè)備上擷取的數(shù)據(jù)增加價值,。