NVIDIA CUDA erweitert die Unterstützung für RISC-V-Prozessoren in KI-Anwendungen und stellt damit die Dominanz von x86 und ARM in Frage

NVIDIA hat mit der Ausweitung seiner CUDA-Unterstützung auf RISC-V-Prozessoren einen bedeutenden Durchbruch erzielt, eine Entwicklung, die neue Möglichkeiten im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) eröffnet.

NVIDIA CUDA jetzt kompatibel mit RISC-V-Prozessoren

Seit einigen Jahren ist die KI-Landschaft stark von Rechenzentrums-CPUs abhängig, die entweder auf x86- oder ARM-Architekturen basieren. Intel und AMD dominieren weiterhin den x86-Markt, während NVIDIA und mehrere Technologieriesen Nischenlösungen innerhalb des ARM-Frameworks etabliert haben. Dieses Szenario steht jedoch vor einem Wandel. In einem aktuellen Update kündigte RISC-V an, dass seine Architektur nun NVIDIAs CUDA-Software-Stack über einen Portierungsmechanismus unterstützen wird, was ein potenzielles Marktwachstum ermöglicht.

Spannende Neuigkeiten vom #RISCVSummitChina : Frans Sijstermans von NVIDIA kündigt die Einführung von CUDA für RISC-V an! Diese Portierung ermöglicht es einer RISC-V-CPU, als Hauptanwendungsprozessor in einem CUDA-basierten KI-System zu fungieren.#RISCV #RISCVEverywhere pic.twitter.com/08C2ghPHq9

— RISC-V International (@risc_v) 18. Juli 2025

NVIDIAs CUDA gilt als führend in der KI-Berechnung. Da RISC-V diese einflussreiche Plattform unterstützen wird, ist mit einem starken Anstieg ihrer Verbreitung in verschiedenen Branchen zu rechnen. Einer der Hauptvorteile der RISC-V-Architektur liegt in ihrem Open-Source-Charakter. Entwickler und Unternehmen können die Instruction Set Architecture (ISA) ohne Lizenzgebühren nutzen, modifizieren, implementieren und verbreiten. Dieser offene Zugang dürfte die Akzeptanz bei kleineren Unternehmen und Startups steigern.

Blaue Platine mit Chips mit der Bezeichnung WORMHOLE von Tenstorrent auf grauem Hintergrund. — Tenstorrent RISC-V KI-Chip

Darüber hinaus ist RISC-V für seine Skalierbarkeitsvorteile bekannt. Sein minimalistischer Befehlssatz vereinfacht Chipdesign und -verifizierung und beschleunigt so die Entwicklungs- und Testphasen. Die Architektur ist besonders vielversprechend für Edge-KI-Anwendungen, insbesondere angesichts der aktuellen Dominanz von ARM und x86 in großen Clustern. Obwohl RISC-V im KI-Sektor noch keine nennenswerten Fortschritte erzielt hat, ist Tenstorrent von Jim Keller ein führendes Unternehmen.

Tenstorrent konzentriert sich auf die Bereitstellung leistungsstarker und kosteneffizienter KI-Prozessoren. Die Wormhole-KI-Serie umfasst Modelle wie den Wormhole n150 und n300. Darüber hinaus ist RISC-V als Open-Source-Produkt bei chinesischen Entwicklern sehr beliebt. Mit der Integration von NVIDIAs CUDA-Unterstützung dürfte das Interesse im KI-Bereich deutlich steigen.

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