CUDA là nền tảng phần mềm song song của NVIDIA, cho phép các nhà phát triển tận dụng sức mạnh của GPU NVIDIA cho ứng dụng tính toán đòi hỏi hiệu năng cao, đặc biệt trong AI, học máy (ML) và HPC. Trong khi đó, RISC-V, với tính chất mã nguồn mở và khả năng tùy chỉnh cao, đang ngày càng được các công ty và tổ chức trên toàn thế giới áp dụng để phát triển các bộ xử lý tùy chỉnh, từ vi điều khiển giá rẻ đến các hệ thống siêu máy tính. Ông Frans Sijstermans, Phó chủ tịch phụ trách Kỹ thuật phần cứng của NVIDIA, thông báo tại RISC-V Summit 2025 rằng NVIDIA đã hoàn tất chuyển toàn bộ stack phần mềm CUDA (driver, runtime, thư viện) sang ISA RISC-V.
Trong cấu hình hệ thống điển hình, GPU NVIDIA sẽ đảm nhiệm các tác vụ tính toán song song, còn CPU RISC-V quản lý các driver hệ thống CUDA, logic ứng dụng và hệ điều hành. Ngoài ra sẽ có 1 DPU (Data Processing Unit) nhận nhiệm vụ xử lý các tác vụ mạng. Tổng hợp lại sẽ tạo thành 1 hệ thống toàn diện với 3 thành phần chính: GPU cho tính toán, CPU cho điều phối và DPU cho di chuyển dữ liệu. Cấu hình này được minh họa ngay trong hội nghị, nhấn mạnh vai trò của RISC-V trong việc điều phối các công việc tính toán song song hoàn toàn trong môi trường CUDA.
NVIDIA từ lâu đã cam kết hỗ trợ nhiều ISA khác nhau để đảm bảo tính tương thích và hiệu năng của các GPU trên các nền tảng phần cứng đa dạng. Trước đây, CUDA đã được port sang các kiến trúc như x86, Arm (AArch64), PowerPC và thậm chí cả SPARC trên Solaris và Itanium. Việc mở rộng hỗ trợ sang RISC-V là bước tiến logic, cho thấy chiến lược của NVIDIA nhằm duy trì sự hiện diện trong mọi phân khúc thị trường, từ thiết bị vùng biên đến datacenter.
NVIDIA không phải mới sử dụng RISC-V gần đây. Hãng đã tích hợp nhân RISC-V vào GPU để thay thế các vi điều khiển độc quyền (Falcon) từ năm 2015, với mỗi GPU chứa từ 10 đến 40 nhân RISC-V tùy thuộc vào độ phức tạp của chip. Ngoài ra, NVIDIA cũng sử dụng RISC-V trong các NPU (Neural Processing Unit) ở các SoC như trong module Jetson. Việc mở rộng hỗ trợ CUDA cho các CPU RISC-V giúp tăng cường khả năng tích hợp của RISC-V trong các hệ thống AI và HPC.
Việc port CUDA sang RISC-V cho phép các CPU RISC-V đóng vai trò là bộ xử lý chính, điều phối các tác vụ trong môi trường CUDA. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các thiết bị biên như NVIDIA Jetson, nơi RISC-V có thể thay thế x86 hoặc Arm để giảm chi phí và tăng tính linh hoạt. Trong tương lai, với sự phát triển của các CPU RISC-V hiệu năng cao, chẳng hạn như RVA23 dành cho máy chủ (RVA23 profile đảm bảo CPU RISC-V có khả năng chạy hệ điều hành đầy đủ, quản lý bộ nhớ và ảo hóa), RISC-V có thể trở thành lựa chọn khả thi cho các datacenter.
Sự hỗ trợ chính thức của NVIDIA cho CUDA trên RISC-V là cột mốc quan trọng đối với hệ sinh thái RISC-V. Với sự hậu thuẫn từ công ty có giá trị vốn hóa thị trường 4 nghìn tỷ USD, RISC-V có thể thu hút thêm sự chú ý từ các nhà phát triển phần cứng và phần mềm. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh các công ty như Alibaba đang phát triển các CPU RISC-V mạnh mẽ (ví dụ như C930), được cho là có hiệu năng gần bằng các sản phẩm Neoverse của Arm.
Không phải ngẫu nhiên mà NVIDIA chọn Trung Quốc là nơi công bố thông tin này. Trong những năm gần đây, Trung Quốc đã tiến hành đầu tư mạnh mẽ vào RISC-V để giảm phụ thuộc vào các CPU phương Tây, đặc biệt trong bối cảnh lệnh hạn chế xuất khẩu từ Mỹ. Sự hỗ trợ CUDA của NVIDIA sẽ cho phép các nhà sản xuất chip Trung Quốc tích hợp GPU NVIDIA vào các hệ thống RISC-V, giúp phát triển các giải pháp AI nội địa mà không cần dựa vào x86 hoặc Arm, từ đó giảm chi phí cấp phép và rủi ro chuỗi cung ứng.
Sự xuất hiện của RISC-V trong các hệ thống CUDA có thể tạo áp lực cạnh tranh lên các kiến trúc x86 (do Intel và AMD thống trị) và Arm (được NVIDIA và các công ty công nghệ lớn khác sử dụng). Đối với AMD, hãng đã theo đuổi chiến lược mở rộng với nền tảng GPU tính toán ROCm, cho phép biên dịch và chạy trên nhiều kiến trúc khác nhau. Thực tế, driver mở AMDKFD của AMD đã có thể xây dựng cho RISC-V và thậm chí chạy thử trên nền tảng LoongArch của Trung Quốc. Điều này có nghĩa AMD đã sẵn sàng cho khả năng hợp tác với ISA mở như RISC-V. Dòng GPU chuyên dụng Instinct của AMD cùng bộ vi xử lý EPYC (x86) vẫn đang cạnh tranh với NVIDIA ở mảng HPC, giờ đây nếu CUDA mở rộng cho RISC-V, AMD có thể tăng cường hỗ trợ hoàn thiện cho tính toán trên RISC-V trong tương lai gần. Intel hiện vẫn tập trung vào nền tảng x86 và vi kiến trúc đồ họa Arc, chưa công bố kế hoạch tương tự. Tuy nhiên, với sức ép ngày càng lớn của công nghệ mở và yêu cầu đặc thù từ một số thị trường (như tự chủ công nghệ của Trung Quốc), Intel cũng có thể bị buộc phải theo dõi và thậm chí hợp tác với hệ sinh thái RISC-V để duy trì vị thế cạnh tranh.
Bằng cách hỗ trợ ISA mã nguồn mở như RISC-V, NVIDIA không chỉ mở rộng hệ sinh thái của hãng mà còn tạo ra thị trường đa dạng hơn, cho phép nhà phát triển (cả AI và ML) có thể lựa chọn các nền tảng phần cứng linh hoạt và tiết kiệm chi phí. Điều này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng biên, như NVIDIA Jetson, CPU RISC-V có thể thay thế x86 hoặc Arm để giảm chi phí và tăng tính tùy chỉnh. Ngoài ra, các nhà phát triển có thể tận dụng hệ sinh thái CUDA hiện có mà không cần sửa mã nguồn cho các nền tảng mới, từ đó đẩy nhanh quá trình phát triển và triển khai.
Nguồn: Tinhte.vn