NVIDIA CUDA rozszerza obsługę procesorów RISC-V w aplikacjach AI, rzucając wyzwanie dominacji x86 i ARM

Firma NVIDIA osiągnęła znaczący przełom, rozszerzając obsługę CUDA na procesory RISC-V. Jest to rozwój, który otwiera nowe możliwości w sektorze sztucznej inteligencji (AI).

NVIDIA CUDA jest teraz kompatybilna z procesorami RISC-V

Od kilku lat rynek sztucznej inteligencji (AI) jest silnie zależny od procesorów centrów danych zbudowanych w oparciu o architekturę x86 lub ARM. Intel i AMD nadal dominują na rynku x86, podczas gdy NVIDIA i kilku gigantów technologicznych stworzyło niszowe rozwiązania w ramach architektury ARM. Jednak ten scenariusz jest nastawiony na transformację. W niedawnej aktualizacji firma RISC-V ogłosiła, że jej architektura będzie teraz obsługiwać stos oprogramowania CUDA firmy NVIDIA za pośrednictwem mechanizmu portowania, co stymuluje potencjalną ekspansję rynkową.

Ekscytujące wieści z #RISCVSummitChina, Frans Sijstermans z NVIDIA ogłasza, że CUDA trafi do RISC-V! Ten port umożliwi procesorowi RISC-V stanie się głównym procesorem aplikacji w systemie AI opartym na CUDA.#RISCV #RISCVEverywhere pic.twitter.com/08C2ghPHq9

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

Technologia CUDA firmy NVIDIA jest powszechnie uznawana za lidera w dziedzinie obliczeń AI, a dzięki RISC-V, który ma wspierać tę wpływową platformę, możemy spodziewać się gwałtownego wzrostu jej popularności w różnych branżach. Jedną z głównych zalet architektury RISC-V jest jej otwartoźródłowy charakter, umożliwiający programistom i firmom wykorzystywanie, modyfikowanie, wdrażanie i dystrybucję architektury zestawu instrukcji (ISA) bez ponoszenia opłat licencyjnych. Ten otwarty dostęp prawdopodobnie przyczyni się do szerszego zastosowania tej technologii wśród mniejszych firm i startupów.

Niebieska płytka drukowana z układami scalonymi oznaczonymi WORMHOLE firmy Tenstorrent na szarym tle. — Układ AI RISC-V firmy Tenstorrent

Co więcej, RISC-V jest ceniony za swoją skalowalność. Jego minimalistyczny zestaw instrukcji upraszcza projektowanie i weryfikację układów scalonych, przyspieszając tym samym fazy rozwoju i testowania. Architektura ta jest szczególnie obiecująca dla aplikacji edge AI, zwłaszcza biorąc pod uwagę obecną dominację ARM i x86 w klastrach dużej skali. Chociaż RISC-V nie poczynił jeszcze znaczącego postępu w sektorze AI, jedną z godnych uwagi firm, która przewodzi w tym procesie, jest Tenstorrent Jima Kellera.

Tenstorrent koncentruje się na dostarczaniu wydajnych i ekonomicznych procesorów AI, a seria Wormhole AI obejmuje modele takie jak Wormhole n150 i n300. Co więcej, otwartoźródłowa atrakcyjność RISC-V znacząco przemawia do chińskich deweloperów. Dzięki integracji obsługi CUDA firmy NVIDIA prawdopodobnie zobaczymy znaczny wzrost zainteresowania w obszarze AI.

Źródło i obrazy