英伟达副总裁:RVA23配置文件问世是CUDA迈向支持RISC-V关键契机
- IT大事件
- 2025-08-18
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在半导体行业经历深刻重构的2025年,一个关键转折点悄然降临。7月的上海张江,RISC-V中国峰会上,英伟达硬件工程副总裁弗拉恩斯·西斯泰曼斯(FransSijstermans)向全球技术社区传递了一个清晰信号:RISC-V国际基金会去年10月批准的RVA23配置文件,已成为CUDA生态支持RISC-V架构的“关键跳板”。这一表态绝非偶然,背后是一场历时近二十年的计算架构权力转移的开端。
自2006年英伟达推出CUDA以来,这一并行计算平台和编程模型一直被牢牢绑定在x86与Arm架构之上,构筑了难以逾越的生态壁垒。竞争对手如AMD的ROCm平台经多年追赶,市场接受度仍难以与其比肩。然而,壁垒正在松动。根据峰会现场披露的技术路线图,英伟达的移植绝非简单的接口适配,而是涉及核心框架的系统性迁移。当前优先攻坚的是CUDAToolkit编译器与内核驱动程序(KMD/UMD),它们是支撑计算任务调度的基础框架。更艰巨的任务在于重构超过900个垂直领域的加速库,覆盖从深度学习推理、电子设计自动化(EDA)加速到科学计算的广泛场景。
RVA23为何如此关键?它首次为RISC-V阵营规范了64位应用处理器的实现标准,包含33项必选扩展指令,手册厚达830页。这一标准解决了长期困扰RISC-V生态的碎片化问题,让不同厂商的芯片能够遵循同一套规则运行标准二进制操作系统。这意味着开发者不必为每款新芯片重写底层代码,应用可移植性获得质的突破。没有这一基础,任何大规模软件生态——包括CUDA——的迁移都无从谈起。
但技术挑战仍然存在。Sijstermans在圆桌讨论中指出,当前RISC-V平台仍缺乏符合服务器级规范的硬件实现。虽然阿里巴巴平头哥的玄铁C920开发板可作为开发载体,但距离真正的服务器级CPU尚有距离。特别是统一虚拟内存(UVM)管理的缺失,导致CPU与GPU间数据共享效率低下,这对依赖海量数据交换的AI训练任务尤为致命。软件层面虽有75个基础软件包完成适配,Linux系统及工具链初步就绪,但在性能优化与高层应用栈支持上仍显薄弱。
面对这些瓶颈,英伟达的解决方案显示出战略前瞻性。今年5月推出的NVLinkFusion技术,计划将高速互连技术NVLink与定制化RISC-VCPU深度融合,构建半定制化AI基础设施。这种架构允许通过机架级解决方案,将异构计算资源灵活组合,绕过了单一芯片的性能限制。在Tenstorrent等创新企业的实践中,被称为“BabyRISC-V”的微型控制核已成功应用于AI加速卡,每个计算核心内嵌5个可编程RISC-V单元,分别负责数据搬运、解包与计算调度。这种模块化设计大幅简化控制通路,将有限芯片面积集中于计算单元。
更深层的产业变革正在酝酿。中国科学院计算技术研究所副所长包云岗在峰会圆桌环节点明:当前中国AI芯片企业普遍存在“垂直烟囱”式生态割裂,每家都有自己的软件栈。RISC-V的开放性有望提供统一扩展指令集,将编译器、库函数等基础软件层标准化。2030年全球半导体市场预计突破万亿美元规模,其中70%份额与AI相关。RISC-V的模块化特性恰好契合AI场景的多样化需求——云端需全功能大模型,边缘侧则要精简“蒸馏版”模型,硬件层面的灵活裁剪成为刚需。
玄铁C930处理器的进展印证了这一趋势。作为首款支持RVA23的服务器级RISC-V芯片,其通用算力达SPECint2006基准15/GHz,主频突破3.4GHz,已可稳定运行Ubuntu系统及虚拟化环境。更值得关注的是其创新的张量处理引擎(TPE),通过矩阵扩展指令(AME)将大模型训练的矩阵乘法效率提升至传统方案的2-3倍。几乎同期,美国芯片企业Ventana推出的VeyronV2处理器同样搭载RVA23功能集,性能提升超40%,并集成512位矢量单元与AI矩阵扩展。
这场迁移的终局远不止技术替代。当被问及为何选择此时拥抱RISC-V,西斯泰曼斯回应道:“英伟达每年出货的芯片中,已有超十亿颗集成RISC-V微控制器。”开放指令集与专有加速生态的融合,正催生计算产业新范式:无论底层CPU架构如何变迁,只要AI工作负载仍由英伟达GPU驱动,其行业核心地位便难以撼动。而对中国芯片企业,RISC-V开源免授权费的特性,结合CUDA生态的加持,将大幅降低高端AI芯片开发门槛。
RVA23只是起点。RISC-V国际基金会技术委员会已启动长指令集(大于32位)研发,突破传统架构的编码空间限制。下一个里程碑RVA30预计于2030年推出,期间将通过RVA23.1、23.2等迭代版本持续进化。当被问及时间表,西斯泰曼斯给出务实判断:“标准CUDA版本支持RISC-V,需待其生态系统完全成熟。”此刻的芯片战场上,x86与Arm二十年垄断的铁幕,已被撕开一道裂痕。
本文由KangJianDing于2025-08-18发表在吾爱品聚,如有疑问,请联系我们。
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