電子發燒友網報道（文/梁浩斌）英偉達生態護城河CUDA，從最初支持x86、PowerCPU架構，到2019年宣佈支持ArmCPU，不斷拓展在數據中心的應用生態。在2019年至今的六年時間裏，RISC-V生態也在不斷壯大，RISC-VCPU產品性能持續提高，開始往高性能的服務器CPU發展，形成向Arm服務器CPU挑戰的趨勢。

而在最近的第五屆RISC-V中國峯會上，英偉達副總裁FransSijstermanns宣佈了一則重磅消息：英偉達要將CUDA移植到RISC-V架構上。

英偉達每年出貨超10億顆RISC-VMCU

FransSijstermanns在峯會演講中指出，英偉達是RISC-V國際基金會（RVI）和RISC-V軟件生態系統聯盟（RISE）的董事會成員和技術委員會代表，並且是RISC-V規範的定期貢獻者。

實際上，英偉達使用RISC-V架構設計MCU已經有10年時間。去年10月，英偉達披露了他們在RISC-V領域的歷史，早在2015年，英偉達就確立了RISC-V作爲其GPU控制器的CPU架構。

根據去年英偉達公開的信息，目前英偉達已經推出了至少三類RISC-V的MCU核心，包括NV-RISCV32（RV32I-MU指令集，順序單發射核心）、NV-RISCV64（RV64I-MSU指令集，亂序雙發射核心）、NV-RVV（NV-RISCV32增加向量運算能力）。

本次峯會上公開的資料顯示，英偉達RISC-V架構被集成到30多個IP中，每年出貨超過10億顆RISC-VMCU。

CUDA移植到RISC-V有哪些難題？

FransSijstermanns表示，CUDA是C語言和C++語言的拓展，是爲了讓GPU運行速度更快、更高效。現在CUDA只在x86和ArmCPU上得以部署，但英偉達也正在向外界傳達一個信息——要將CUDA也移植到RISC-V架構上，“我相信這個未來是大有可爲的”。

據介紹，CUDA的移植主要包含兩個部分，Toolkit工具箱和驅動程序。首先是CUDA編譯器和工具，比如NVCC、GDB、工具鏈等，這部分用於構建開發GPU加速應用程序的環境。另外還有CUDA庫，NVIDIANsight，以及驅動程序CUDAKMD和CUDAUMD。

在CUDA加速應用中，所有軟件都需要映射到目標CPU，包括應用特定的模塊、CUDA庫代碼、第三方軟件等，這些都需要重新移植到RISC-V處理器上，以支撐在RISC-V處理器上構建和部署應用程序。

其中，CUDA庫是非常重要的，在不同行業中都可能需要有專門的庫。比如物理模擬、計算光刻、量子計算、基因測序、數據處理、天氣分析等，不同行業和垂類都有相應的庫。通過CUDA庫中，針對英偉達GPU進行深度優化的一系列函數集合，可以直接加速對應的計算任務，對於開發者來說，使用CUDA庫可以簡化開發流程，無需重頭編寫底層GPU代碼，只需要調用CUDA庫的API就可以實現並行計算。

據介紹，英偉達通過20多年的積累，已經建立了900多個不同的庫，爲多個行業的技術發展帶來極大加速。那麼未來在CUDA成功移植到RISC-V後，就能夠使用RISC-VCPU+英偉達GPU來運行這些庫，爲多種行業計算加速。

不過，FransSijstermanns也提到，英偉達在將CUDA移植到RISC-VCPU的過程中，也遇到了問題。

首先，RISC-VCPU的板卡可用的選擇非常有限，目前英偉達主要基於SiFiveP550和阿里巴巴玄鐵C920進行開發，性能還難以符合服務器需求；同時最新的RVA23配置文件和服務器SoC雖然已經獲得批准，但目前還未有符合RVA32標準的高性能CPU板卡產品推出，現有產品在單核性能上也較弱。

RVA23是RVI在2024年10月批准的RVA配置文件規範，其中新增的關鍵強制性組件包括向量擴展和虛擬機管理程序擴展，解決了RISC-VCPU進行AI運算、操作系統和軟件工作負載等問題，有助於加速RISC-V軟件生態在工具鏈和操作系統中的廣泛實施。

其次，對於RISC-VCPU，可能需要統一虛擬內存來加速CPU和GPU內存之間的數據交換速度，以保證體驗一致性。

當然，在軟件方面，也還需要進一步的優化，需要更高層次的應用堆棧，才能實現CUDA在RISC-V上的成熟運行。

目前英偉達也正在與RISC-V相關合作伙伴進行合作，着手CUDA的移植工作，未來一旦生態系統成熟，標準的CUDA版本將可以支持符合服務器平臺規範和運行Linux操作系統的RISC-V架構CPU。

RISC-V架構迎來里程碑？

不久前Arm放出豪言，預計到2025年年底，Arm在全球數據中心CPU的份額將會飆升至50%，而去年Arm的份額僅爲15%。而回顧Arm在服務器CPU市場的發展，2019年可以稱得上是一個拐點。

自2019年英偉達宣佈CUDA支持Arm架構CPU後，持續擴大對Arm生態的支持，在2023年宣佈將CUDA全面擴展至Arm生態，爲Arm基礎設施提供完整的AI和HPC軟件堆棧，包括加速600多個HPC應用程序和所有AI框架。

Arm在服務器CPU市場的份額，也從2019年幾乎忽略不計，到2020年快速提升至接近3%；到2024年市場份額更是躍升至15%。當然，Arm市場份額的飆升也得益於頭部雲計算服務商爲了降低成本，集體轉向自研芯片的路線，變相推動了Arm生態在數據中心的應用。

那麼對於目前的RISC-V架構而言，其相比Arm的主要優勢在於，開放的指令集架構可以支持更多的定製化設計，廠商能夠更容易針對特定場景實現差異化的競爭力；授權費用更低，根據中國開放指令生態（RISC-V）聯盟祕書長包雲崗的分享，以一款量產10萬顆的64核服務器CPU爲例，開發成本約7.5億元人民幣，如果使用基於開源的聯合開發模式，比如RISC-V，可以降低2.5億元，也就是33%的研發費用。

業界普遍擔憂的是，RISC-V的開放特性可能會導致架構的碎片化。但CUDA對RISC-V的統一支持，未來能夠降低兼容門檻，有可能在部分細分市場復現Arm的成功路徑。

不過更重要的是，英偉達的加入，將爲RISC-V產業注入新的信心，吸引更多玩家入局，從而加速高性能RISC-V服務器芯片的落地。

FransSijstermanns在最後也再次確定英偉達的立場：“其實我們不在乎CPU具體是什麼，無論是x86、Arm或者是RISC-V，我們都能夠兼容。但是我們看中的一點是，就是要讓用戶和開發者有自己的選擇。CUDA能夠很好的幫助我們去跟RISC-V服務器藉助英偉達GPU實現加速，並且更好地提出相關的全套硬件解決方案，這也是我們從軟件過渡到硬件的願景。”

言下之意，當下RISC-V要在服務器領域有所建樹，還需要有足夠強大的RISC-VCPU去支撐用戶的需求。