Landskap pengkomputeran kecerdasan buatan sedang menyaksikan perubahan ketara apabila NVIDIA mengembangkan platform perisian CUDA melampaui seni bina pemproses tradisional. Perkembangan ini berjanji untuk mendemokrasikan pengkomputeran AI dengan memperkenalkan alternatif sumber terbuka yang boleh membentuk semula cara syarikat mendekati penyelesaian pengkomputeran berprestasi tinggi.
 |
|---|
| Pandangan dekat papan litar melambangkan teknologi rumit di sebalik pengembangan CUDA oleh NVIDIA ke dalam seni bina RISC-V |
Komitmen Strategik NVIDIA terhadap Integrasi RISC-V
Pada Sidang Kemuncak RISC-V China 2025 yang diadakan di daerah Zhangjiang, Shanghai pada 17 Julai, Naib Presiden NVIDIA Frans Sijstermanns menyampaikan pengumuman terobosan semasa pembentangan utamanya bertajuk Deploying RISC-V Application Processors on NVIDIA Computing Platforms. Syarikat itu secara rasmi mengesahkan bahawa tumpukan perisian CUDA yang terdepan dalam industri akan menerima sokongan menyeluruh untuk seni bina RISC-V, menandakan detik penting bagi ekosistem pemproses sumber terbuka.
Hubungan NVIDIA dengan RISC-V melangkaui jauh daripada pengumuman terkini ini. Syarikat itu memilih RISC-V sebagai seni bina pengganti untuk mikropengawal proprietari Falcon sejak 2015, menunjukkan komitmen sedekad kepada platform tersebut. Keputusan strategik ini telah menghasilkan keputusan yang besar, dengan NVIDIA menghantar lebih satu bilion pemproses RISC-V yang disepadukan ke dalam GPU, CPU, SoC, dan produk lain sepanjang 2024.
Garis Masa dan Pencapaian RISC-V NVIDIA
- 2015: NVIDIA memilih RISC-V sebagai pengganti kepada mikropengawal Falcon
- 2024: Lebih 1 bilion pemproses RISC-V dihantar dalam produk NVIDIA
- 2024 Oktober: Pendedahan di Sidang Kemuncak RISC-V Amerika Utara
- 2025 Julai 17: Pengumuman rasmi sokongan CUDA RISC-V di Sidang Kemuncak China
Seni Bina Teknikal dan Cabaran Pelaksanaan
Ekosistem perisian CUDA terdiri daripada dua komponen asas yang memerlukan pemindahan teliti ke sistem RISC-V. CUDA Toolkit berfungsi sebagai pengkompil menyeluruh dengan keupayaan kompilasi yang luas dan banyak komponen bersepadu, manakala komponen pemacu menguruskan komunikasi perkakasan dan peruntukan sumber. Sijstermanns menjelaskan bahawa NVIDIA sedang giat bekerja untuk memindahkan bahagian yang diserlahkan hijau dalam tumpukan perisian mereka, yang merangkumi elemen kritikal seperti CUDA Kernel Mode Driver ( KMD ) dan CUDA User Mode Driver ( UMD ).
Proses pemindahan melangkaui kawalan langsung NVIDIA, kerana aplikasi pihak ketiga dan perpustakaan khusus juga mesti menjalani penyesuaian untuk keserasian RISC-V. NVIDIA telah membangunkan lebih 900 perpustakaan khusus merentasi pelbagai industri selama dua dekad pembangunan CUDA, termasuk perpustakaan pecutan inferens, alat analisis data, dan pakej pecutan pembuatan semikonduktor. Perpustakaan ini mewakili ekosistem besar yang secara beransur-ansur akan tersedia kepada pembangun RISC-V.
Komponen Tindanan Perisian CUDA Yang Memerlukan Pemindahan RISC-V
- CUDA Toolkit (pengkompil dan alat pembangunan)
- CUDA Kernel Mode Driver (KMD)
- CUDA User Mode Driver (UMD)
- 900+ perpustakaan industri khusus
- Aplikasi dan rangka kerja pihak ketiga (contohnya, PyTorch )
Keperluan Perkakasan dan Had Semasa
Cabaran utama yang dihadapi pelaksanaan CUDA RISC-V berpusat pada ketersediaan dan keserasian perkakasan. Sijstermanns menekankan bahawa penggunaan CUDA yang berjaya memerlukan bukan sahaja CPU RISC-V tetapi juga konfigurasi perkakasan GPU yang serasi. Walaupun NVIDIA telah bekerja dengan pemproses seperti CPU C920 RISC-V DAMO Academy Alibaba untuk tujuan pembangunan, ekosistem pada masa ini kekurangan SoC yang menyokong sepenuhnya spesifikasi RVA23 yang diluluskan baru-baru ini.
Memori maya bersatu mewakili keperluan kritikal untuk prestasi CUDA yang optimum pada sistem RISC-V. Teknologi ini membolehkan perkongsian data yang lancar antara ruang memori CPU dan GPU, membenarkan penyalinan data yang cekap dan penyelenggaraan konsistensi merentasi unit pemprosesan. Tanpa sokongan memori bersatu yang betul, pengalaman pengguna dan faedah prestasi yang mentakrifkan daya tarikan CUDA akan terjejas dengan ketara.
Kesan Industri dan Implikasi Pasaran
Pengembangan sokongan CUDA kepada pemproses RISC-V menimbulkan cabaran ketara kepada duopoli x86 dan ARM sedia ada dalam pengkomputeran AI. Intel dan AMD telah menguasai pasaran pelayan x86, manakala NVIDIA dan gergasi teknologi lain telah melabur besar dalam penyelesaian berasaskan ARM untuk beban kerja AI khusus. Sifat sumber terbuka RISC-V menghapuskan yuran pelesenan dan pembayaran royalti, menjadikannya sangat menarik kepada syarikat permulaan, pembangun berskala kecil, dan organisasi yang mementingkan kos.
Kelebihan kebolehskalaan seni bina RISC-V menjadi sangat relevan dalam aplikasi AI tepi, di mana proses reka bentuk dan pengesahan cip yang dipermudahkan boleh mempercepatkan garis masa pembangunan. Syarikat seperti Tenstorrent Jim Keller telah mula memanfaatkan RISC-V untuk pembangunan cip AI, dengan pemproses Wormhole n150 dan n300 mereka menunjukkan potensi seni bina dalam penyelesaian AI yang kos efektif.
Integrasi Masa Depan dengan Ekosistem NVIDIA
Sijstermanns membayangkan kemungkinan integrasi yang lebih luas dalam ekosistem perkakasan NVIDIA, terutamanya mengenai teknologi NVLink. Seni bina NVLink Fusion, yang membolehkan komunikasi berkelajuan tinggi antara pemproses dan pemecut dalam persekitaran pusat data, boleh menggabungkan pemproses RISC-V sebagai komponen laluan kawalan. Integrasi ini akan meletakkan RISC-V sebagai elemen asas dalam reka bentuk seni bina skala rak NVIDIA.
Pendekatan agnostik perkakasan syarikat mencerminkan strategi perniagaan pragmatik yang tertumpu pada pengkomputeran dipercepatkan daripada kesetiaan seni bina pemproses. Seperti yang dinyatakan oleh Sijstermanns, kebimbangan utama NVIDIA terletak pada menyediakan pembangun dan pengguna dengan fleksibiliti maksimum dalam pilihan pengkomputeran mereka, sama ada mereka memilih penyelesaian x86, ARM, atau RISC-V.
Kemajuan Ekosistem RISC-V Sejak 2022
- 10+ spesifikasi baharu diluluskan oleh RISC-V International Foundation
- Spesifikasi RVA23 (kritikal untuk aplikasi pelayan)
- Spesifikasi Server SoC diluluskan
- 75 pakej perisian berbeza tersedia pada RISC-V
- Sokongan sistem pengendalian Linux dan toolchain telah siap
Garis Masa dan Pembangunan Ekosistem
Walaupun NVIDIA telah komited kepada sokongan CUDA RISC-V, syarikat itu menekankan pendekatan metodikal terhadap pelaksanaan. Pasukan pembangunan bekerja rapat dengan rakan kongsi ekosistem untuk menangani isu keserasian dan memastikan kefungsian peringkat sistem yang menyeluruh sebelum keluaran awam. Pendekatan berhati-hati ini mencerminkan kerumitan memindahkan tumpukan perisian matang seperti CUDA kepada seni bina pemproses yang agak baharu.
Kejayaan inisiatif ini sangat bergantung pada kerjasama berterusan dalam ekosistem RISC-V, termasuk pengeluar perkakasan, pembangun perisian, dan penyepadu sistem. Apabila Yayasan Antarabangsa RISC-V terus meluluskan spesifikasi baharu dan mengembangkan ketersediaan pakej perisian, asas untuk integrasi CUDA menjadi semakin kukuh, menjanjikan landskap pengkomputeran AI yang lebih pelbagai dan kompetitif.