在近期于上海举行的 RISC-V 峰会上，英伟达硬件工程副总裁 Frans Sijstermans 在峰会主题演讲中正式宣布英伟达核心的 CUDA 软件平台将开始支持 RISC-V 指令集架构。虽然现场并未大张旗鼓，但业界普遍认为这个决定将产生深远的影响。

（RISC-V International）

从技术层面看，这意味着 RISC-V 现在可以作为基于 CUDA 系统的主处理器，而此前只有英特尔、AMD 的 x86 处理器或 Arm 架构 CPU 能够胜任这个角色。英伟达展示的系统架构图显示，GPU 专门处理并行计算任务，RISC-V 处理器负责运行 CUDA 驱动、应用逻辑和操作系统，整个系统还配备了专门处理网络传输的 DPU。这种配置让 CPU 能够在 CUDA 环境中完全协调 GPU 的工作。

回首 2022 年的 GTC 峰会，英伟达当时还明确表示没有为 CUDA 添加 RISC-V 支持的计划。然而三年时间里，形势发生了根本性变化。美国对中国实施的半导体出口管制让英伟达在中国市场面临困境，像 GB200、GB300 这样的顶级产品无法正常出口。作为一个巨大的市场，中国的重要性不言而喻，英伟达显然不希望自己的 CUDA 生态系统在这里失去影响力。

更重要的是，RISC-V 在中国的发展速度超出了许多人的预期。中国目前正在通过相关政策性引导，大力支持推广 RISC-V 芯片的使用。

中国科技企业也在积极布局。例如，阿里巴巴不仅开发了玄铁 RISC-V 处理器，还宣布未来三年将在 AI 和云计算领域投入超过 500 亿美元。类似的投资在中国还有很多，整个 RISC-V 生态正在快速发展。

消息公布后，资本市场反应强烈。芯原股份、翱捷科技、安路科技等中国半导体公司股价大幅上涨，有的甚至触及涨停板。投资者显然看到了新兴市场的机会。

在全球范围内，RISC-V 的增长势头确实令人瞩目。行业预测显示，到 2025 年将有超过 200 亿个 RISC-V 核心投入使用，复合年增长率超过 30%。在成熟的半导体行业，这样的增长速度并不常见。目前全球已有超过 3,000 家公司在积极开发基于 RISC-V 的解决方案，这已经超越了实验阶段，成为真正的产业趋势。

当然，RISC-V 要真正挑战 x86 和 Arm 的地位，仍面临不少挑战。其中最大的障碍可能是软件生态建设。x86 和 Arm 经过数十年发展，已经拥有完善的操作系统、编译器、开发工具支持，而 RISC-V 在这方面还需要时间积累。不过，有了英伟达 CUDA 这样重量级软件平台的支持，RISC-V 的软件生态建设无疑会加速。

不过对传统芯片厂商而言，英伟达的决定可能不算个好消息。英特尔和 AMD 本就在 AI 芯片市场面临英伟达的强大竞争，现在连处理器这个传统领域也可能受到影响。如果 RISC-V 能够很好地配合英伟达 GPU 工作，那些原本需要购买英特尔或 AMD 处理器的客户可能会考虑更便宜的 RISC-V 方案。

Arm 的处境同样微妙。公司一直将自己定位为“服务器能效未来”的代表，但现在连曾经试图收购自己的英伟达都开始拥抱 RISC-V，局面确实有些尴尬。特别是在中国市场，政府政策导向已经很明确，Arm 的许可费模式可能会面临越来越大的阻力。

但从技术上来说，英伟达支持 RISC-V 其实并不算特别意外。英伟达的驱动程序设计相对模块化，此前就支持过 IBM 的 POWER 架构，甚至在 Itanium 和 SPARC 平台上也有过应用。而且，英伟达在自己的 GPU 中其实早就使用了 RISC-V——那些负责控制 GPU 各种功能的控制核心，许多已经从专有设计转向基于 RISC-V 的方案。

并且，这也并非 RISC-V 首次与 CUDA 产生交集。几年前，美国和韩国研究人员就在名为 Vortex 的 RISC-V GPU 项目上实现了 CUDA 代码运行，不过那更多属于学术性质的探索。现在英伟达的官方支持意义则完全不同——这意味着 RISC-V 正式获得了进入 AI 计算领域的资格。

图丨相关论文（arXiv）

未来，英伟达的 CUDA+RISC-V 组合最有可能首先在边缘计算和嵌入式 AI 设备上获得成功。像 Jetson 这样的模块化产品，如果能用更便宜的 RISC-V 处理器替代昂贵的 Arm 芯片，对成本敏感的客户将很有吸引力。至于数据中心等高端应用，RISC-V 可能还需要更多时间来证明自己的能力。

另一方面，从地缘政治角度分析，英伟达的决定可能会让美国一些政策制定者感到担忧。他们一直担心中国会利用 RISC-V 的开源特性绕过美国的技术限制，现在英伟达主动为这种可能性提供了工具。不过，这也反映了技术发展的客观规律——限制往往会催生替代方案，而且这些替代方案有时会展现出更强的生命力。

对中国 AI 产业来说，英伟达的决定无疑是重大利好。虽然短期内基于 RISC-V 的 AI 芯片在性能上还无法与英伟达顶级产品相提并论，但成本优势显而易见。对于那些不需要最尖端性能但对价格敏感的应用场景，RISC-V+CUDA 组合可能具有很强的竞争力。

英伟达的这次转身，某种程度上也反映了整个科技行业正在经历的深刻变化。单纯的技术领先已经不足以保证市场优势，地缘政治、供应链安全、成本控制等因素的重要性正在上升。在这样的背景下，拥抱开源、保持生态系统的开放性，可能比闭门造车更符合长远利益。

当然，英伟达这么做也有自己的算盘。CUDA 一直是其重要的护城河，只要能让更多开发者和企业继续使用 CUDA，底层使用什么处理器并非最关键因素。通过支持 RISC-V，英伟达实际上在为自己的软件生态寻找更多硬件载体，在当前环境下这种策略显得相当明智。

参考资料：

1.https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidias-cuda-platform-now-supports-risc-v-support-brings-open-source-instruction-set-to-ai-platforms-joining-x86-and-arm

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