NVIDIA từ CUDA hiện hỗ trợ bộ xử lý RISC-V trong các hệ thống AI, đánh dấu sự phát triển lớn và đặt ra mối đe dọa đối với X86 và ARM Dispoly

CUDA của NVIDA đã mở rộng hỗ trợ cho các bộ vi xử lý RISC-V, đánh dấu một cột mốc quan trọng trong việc phát triển nền tảng này, đặc biệt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Kiến trúc RISC-V giờ đây sẽ hỗ trợ các tác vụ CUDA của NVIDIA thông qua việc chuyển đổi mã. Thị trường AI hiện đang phụ thuộc vào các CPU trung tâm dữ liệu dựa trên kiến trúc x86 và ARM. Intel và AMD chiếm ưu thế với các sản phẩm x86, trong khi NVIDIA và một số công ty công nghệ lớn khác có các giải pháp ARM chuyên biệt, nhưng hiện tại không có kiến trúc nào khác tham gia vào cuộc đua.

Có thông tin mới từ RISC-V cho biết phần mềm CUDA của NVIDIA sẽ được cho phép chạy trên bộ vi xử lý RISC-V thông qua một cơ chế chuyển đổi, có thể thúc đẩy việc áp dụng trên thị trường. Tại RISCVSummitChina, Frans Sijstermans từ NVIDIA công bố CUDA sẽ có mặt trên RISC-V! Việc này sẽ cho phép CPU RISC-V trở thành bộ xử lý chính trong hệ thống AI dựa trên CUDA.

RISC-V đang phát triển một nền tảng port CUDA dành riêng, giúp mở rộng việc áp dụng trong ngành AI, nơi mà NVIDIA's CUDA hiện là tiêu chuẩn chính. Một lợi thế lớn của kiến trúc RISC-V là không có phí bản quyền, điều này sẽ mang lại nhiều lợi ích cho ngành AI.

Các nhà phát triển và công ty có thể sử dụng, sửa đổi, triển khai và phân phối ISA mã nguồn mở mà không phải trả phí bản quyền, giúp mở rộng khả năng áp dụng cho khách hàng nhỏ và các startup. Chip AI RISC-V của Tenstorrent được cho là dễ mở rộng. Nhờ vào tập lệnh tối thiểu, quá trình thiết kế và xác minh chip trở nên đơn giản hơn, rút ngắn thời gian phát triển và thử nghiệm.

RISC-V có tiềm năng lớn, đặc biệt trong các nền tảng cần AI biên, trong khi ARM và x86 đang chiếm ưu thế trong các cụm quy mô lớn. Mặc dù RISC-V chưa được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực AI, nhưng có một công ty nổi bật là Tenstorrent của Jim Keller. Tenstorrent hướng đến việc cung cấp chip AI mạnh mẽ và tiết kiệm chi phí với các sản phẩm Wormhole AI, đặc biệt là Wormhole n150 và Wormhole n300.

Ngoài điều này, RISC-V có ứng dụng rộng rãi hơn với các nhà phát triển Trung Quốc, nhờ tính chất mã nguồn mở thu hút khu vực này. Hơn nữa, với sự hỗ trợ của CUDA từ NVIDIA, chúng ta sẽ thấy sự quan tâm lớn hơn trong lĩnh vực AI.

Nguồn: wccftech.com/nvidias-cuda-now-supports-risc-v-processors-in-ai-systems/