NVIDIA CUDA espande il supporto ai processori RISC-V nelle applicazioni AI, sfidando il dominio di x86 e ARM

NVIDIA ha compiuto un passo avanti significativo estendendo il supporto CUDA ai processori RISC-V, uno sviluppo che preannuncia nuove opportunità nel settore dell’intelligenza artificiale (IA).

NVIDIA CUDA ora compatibile con i processori RISC-V

Per diversi anni, il panorama dell’intelligenza artificiale è stato fortemente dipendente dalle CPU per data center basate su architetture x86 o ARM. Intel e AMD continuano a dominare il mercato x86, mentre NVIDIA e diversi colossi tecnologici si sono ritagliati soluzioni di nicchia all’interno del framework ARM. Tuttavia, questo scenario è destinato a una trasformazione. In un recente aggiornamento, RISC-V ha annunciato che la sua architettura supporterà ora lo stack software CUDA di NVIDIA tramite un meccanismo di porting, innescando così una potenziale espansione del mercato.

Grandi novità da #RISCVSummitChina : Frans Sijstermans di NVIDIA annuncia che CUDA arriverà su RISC-V! Questo porting consentirà a una CPU RISC-V di essere il processore applicativo principale in un sistema di intelligenza artificiale basato su CUDA.#RISCV #RISCVEverywhere pic.twitter.com/08C2ghPHq9

— RISC-V International (@risc_v) 18 luglio 2025

CUDA di NVIDIA è ampiamente considerato leader nel calcolo AI e, con RISC-V pronto a supportare questa influente piattaforma, possiamo aspettarci un’impennata nella sua adozione in diversi settori. Uno dei principali vantaggi dell’architettura RISC-V risiede nella sua natura open source, che consente a sviluppatori e aziende di utilizzare, modificare, implementare e distribuire l’Instruction Set Architecture (ISA) senza dover sostenere costi di licenza. Questo accesso aperto probabilmente favorirà una maggiore adozione da parte di piccole imprese e startup.

Circuito stampato blu con chip etichettati WORMHOLE di Tenstorrent su sfondo grigio. — Chip AI RISC-V Tenstorrent

Inoltre, RISC-V è riconosciuto per i suoi vantaggi in termini di scalabilità. Il suo set di istruzioni minimalista semplifica la progettazione e la verifica dei chip, accelerando così le fasi di sviluppo e test. L’architettura è particolarmente promettente per le applicazioni di intelligenza artificiale edge, soprattutto considerando l’attuale predominio di ARM e x86 nei cluster su larga scala. Sebbene RISC-V non abbia ancora fatto notevoli progressi nel settore dell’intelligenza artificiale, un’azienda leader in questo campo è Tenstorrent di Jim Keller.

Tenstorrent si concentra sulla fornitura di processori AI potenti ed economici, con la sua serie Wormhole AI che comprende modelli come Wormhole n150 e n300. Inoltre, l’interesse open source di RISC-V riscuote un notevole successo tra gli sviluppatori cinesi. Con l’integrazione del supporto CUDA di NVIDIA, è probabile che assisteremo a un netto aumento dell’interesse nel settore dell’AI.

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