广东
将CUDA移植到RISC-V架构上
7月16日第五届RISC-V中国峰会正式启幕。本届大会汇聚全球芯片产业领袖、顶尖学者与生态伙伴，围绕“开放·融合·创新”主题，共同探讨RISC-V开源架构的最新进展、产业落地路径及未来生态格局。
英伟达副总裁 Frans Sijstermanns表示，CUDA是C语言和C++语言的拓展，现在CUDA只在x86和Arm上得以部署、还没有在RISC-V上面部署，但是我们也正在向外界传达一个信息——我们要将CUDA也移植到RISC-V的架构上。
CUDA 是英伟达推出的并行计算平台与编程模型，能让 GPU 高效处理复杂计算（如 AI、科学运算等），是连接软件与 GPU 算力的核心工具。
战略升级：CUDA 移植到 RISC-V 平台
英伟达启动 CUDA 工具链向 RISC-V 平台的移植工作，将其提升为通用计算平台的正式目标架构之一。
移植内容包括：CUDA Toolkit、CUDA 驱动程序、PyTorch 等 AI 框架部署路径、900 多个 CUDA 核心库适配。
意义重大，相当于将 RISC-V 纳入英伟达 “第一梯队” 平台标准，堪比当年 CUDA 支持 Arm。
Frans Sijstermanns称，“2017年举办的RISC-V工作坊”、当时是上海交通大学和英伟达联合举办的。那是北美之外的第一间 RISC-V 实验室，却是我们内部举办的第六届研讨会——比“全球首发”更早，也比“风口”更早。当时大家把 RISC-V 塞进一颗嵌入式 MCU，没有发布会、没有 PPT，只是认定“这事能成”。八年过去，英伟达已经在各类集成 MCU 里悄悄出货 10 亿颗 RISC-V 核心，从“极客小灶”变成了“隐形冠军”。
Frans Sijstermanns表示，英伟达正与生态伙伴通力协作，对 CUDA 做深度打磨：先推出一份标准文本化的 CUDA 规范，让它天然兼容 RISC-V；再对照服务器级平台要求和 Linux/RISC-V 标准逐条对齐。只有把 CPU、GPU 和系统级问题一次性扫清，才会正式发布。
RISC-V 2030 研究报告
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