产业丨CUDA将引入RISC-V，英伟达想瓦解Arm和x86霸权

·聚焦:人工智能、芯片等行业

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前言：

历史轨迹从不简单复刻，却总暗含韵律。

PC时代，Wintel联盟耗时20年使x86架构占据90%市场份额；移动时代，Arm与安卓仅用10年便重现这一统治格局；AI纪元，英伟达正试图5年内将CUDA打造成 [ 跨架构的 Windows ] 。

RISC-V的崛起，首次为科技竞赛注入 [ 开源、免许可、可定制 ] 的全新变量。

作者| 方文三

图片来源 |网 络

英伟达官宣CUDA将全面支持RISC-V架构

在2025年RISC-V中国峰会上，英伟达硬件工程副总裁 Frans Sijstermans对外宣布，旗下CUDA软件平台将实现对RISC-V指令集架构处理器的兼容。

这一重要举措，为开源架构RISC-V挺进数据中心与人工智能市场开辟了全新通道。

此前，x86和Arm架构在AI和高性能计算领域占据主导地位，主要是因为与CUDA的深度整合。

目前，数据中心主要依赖英特尔和AMD的x86处理器，而RISC-V虽有开源性和可扩展性优势，但因缺少CUDA等核心工具，难以实现主流应用。

这次支持标志着英伟达将其生态系统扩展到开源领域，有望增强RISC-V在高端计算中的应用前景。

英伟达的支持方案依托自主研发组件，融合RISC-V CPU、GPU、网络芯片（如Spectrum-X和Bluefield/ConnectX）及NVLink连接技术，构建了完整的数据中心架构。

NVLink Fusion不仅能以RISC-V CPU取代传统x86/Arm架构，还可通过模块化设计，无缝集成加速器（如Blackwell和Grace CPU）与定制芯片。

此架构致力于提升数据中心的计算密度和能源效率，同时为RISC-V服务器提供端到端的软硬件协同优化方案。

英伟达正与RISE组织等伙伴紧密合作，加速CUDA向RISC-V的移植进程，并计划在RISC-V生态系统成熟后，推出标准兼容的CUDA版本，以支持RISC-V服务器与Linux操作系统的深度整合。

英伟达的系统架构理想是：GPU专注于并行计算处理，RISC-V处理器则运行CUDA驱动、应用逻辑与操作系统，整个系统还集成了专责网络传输的DPU。

这种设计使得CPU能在CUDA环境下全面协调GPU运作。

英伟达多维度战略考量的[如意算盘]

英伟达的终极目标是让CUDA成为[跨架构计算抽象层]，绑定全行业算力标准。

在系统级架构上，公司正探索[NVLink Fusion]方案，整合自研CPU、高性能GPU、网络组件及加速库。

通过深度软件集成提升系统效率。在此框架下，RISC-V未来不仅可承担控制路径功能，还有望在数据中心SoC中扮演更重要角色，甚至替代部分通用CPU功能。

更重要的是，英伟达正构建一个独立于任何CPU霸权的生态系统。

通过支持所有主流架构x86、ARM、RISC-V，英伟达确保无论终端使用何种处理器，其GPU都能成为AI计算的核心。

向RISC-V的开放性架构靠拢可以使其摆脱核心部件的外部限制，减少对单一供应商的被动依赖。

既然在硬件层面已经深度依赖RISC-V，那么在软件层面将CUDA与之适配，实现软硬件协同发展，自然是顺理成章的事情。

这不仅能够进一步优化自身产品的性能和成本，还能在RISC-V生态中占据更有利的位置。

从市场竞争角度分析，英伟达此举意在扩大CUDA的生态版图，巩固自身在AI计算领域的霸主地位。

CUDA引入RISC-V架构就相当于为这些新的硬件平台提供了一套成熟且强大的[武器]，能够吸引更多的开发者基于RISC-V和CUDA进行开发。

未来，即便硬件进行迭代升级，开发者也更倾向于继续使用CUDA和与之适配的硬件，这将进一步巩固英伟达在加速计算领域的主导地位，让竞争对手难以望其项背。

此外，美国对中国实施的半导体出口管制，让英伟达在中国市场面临诸多困境，一些高端产品无法正常出口。

而中国作为全球最大的半导体市场之一，其重要性不言而喻。

RISC-V的开源特性，恰好契合了中国半导体产业自主化发展的需求。

英伟达通过支持RISC-V，能够在中国市场以及其他对开源架构有需求的市场中，保持甚至扩大CUDA生态系统的影响力，避免因外部限制而导致市场份额流失。

然而尽管CUDA支持RISC-V，但其本质仍属于英伟达的专有系统，实际整合可能受限于授权问题、驱动兼容性和地缘政策等因素。

若未来美国加大出口限制，英伟达理论上可暂停对特定市场的支持。

CUDA移植RISC-V的技术工程挑战

将成熟的CUDA生态移植到新兴的RISC-V平台，绝非简单的技术移植。

英伟达工程师面临三重技术瓶颈，每一项都是硬骨头。

①硬件性能不足构成首要障碍，当前可用开发板如SiFive P550和阿里玄铁C920聚焦于中端平台，单核性能落后服务器级CPU约40%，且尚无符合RVA23新规范的商用系统芯片落地，这是RISC-V处理器架构的普遍局限。

②AI芯片常见的内存墙问题亟待解决，GPU与CPU间需统一虚拟内存架构，否则数据传输延迟将侵蚀30%以上加速效果。

而RISC-V的AIA中断控制器和IOMMU支持仍处演进阶段，制约协作效率。

③软件生态短板，RISC-V虽支持75个基础软件包，但CUDA涉及的900多个垂直行业库。

从PyTorch等AI框架到cuDNN、cuBLAS等核心计算库等都需逐一定制化移植，映射逻辑必须彻底重构。

将CUDA开放给RISC-V打破了原有的生态平衡

对于x86架构而言，其在AI服务器市场的主机CPU控制权受到了威胁。

RISC-V的开源免授权费特性，使得芯片设计成本大幅降低，这对于那些对成本敏感的企业和初创公司具有极大的吸引力。

如果RISC-V+CUDA的组合能够在性能和稳定性上达到一定水平，那么x86架构在AI服务器市场的份额很可能会被逐渐蚕食。

Arm长期以[服务器能效未来]自居，但连曾试图收购自己的英伟达都开始拥抱RISC-V，局面颇为尴尬。

尤其在中国市场，政府政策导向日益明朗，Arm的许可模式或将遭遇更大阻力。

尽管Arm在移动和边缘计算领域具有深厚的根基，但随着RISC-V在这些领域的快速发展，以及英伟达CUDA的加持，Arm的优势不再明显。

特别是在AI计算方面，RISC-V+CUDA的组合有可能在能效比等关键指标上超越Arm架构。

而且，Arm架构的授权模式相对复杂，授权费用较高，这对于一些企业来说是一笔不小的开支。

相比之下，RISC-V的开源模式更加灵活，能够为企业节省大量成本。

ARM公司刚宣布了雄心勃勃的目标：计划在2025年底前抢占50%的数据中心CPU市场。

这一目标一旦实现，将使其数据中心收入从目前的3-4亿美元飙升至5亿美元以上。

但英伟达的转向给这一目标蒙上阴影。NVIDIA新一代NVLink 72结构中已经排除了x86架构，只支持自家基于Arm架构的Grace CPU。

此外，英特尔和AMD在AI芯片市场本就面临英伟达的激烈竞争，如今处理器这一传统领域也可能受冲击。

若RISC-V能高效协同英伟达GPU运作，原本依赖英特尔或AMD处理器的客户或转向更经济的RISC-V方案。

结尾：

技术生态霸权正在进入解构阶段，当用户们意识到自己不必拘束于单一指令集体系下的限制。

当成本与性能不再是二选一的矛盾选项时，传统垄断根基就已开始松动。

在芯片行业，开放与封闭的边界变得模糊，RISC-V的开源理想与CUDA的专有生态形成微妙平衡。

部分资料参考：硬件世界：《NVIDIA重磅官宣！CUDA三大CPU架构通吃：不止x86和Arm，还有RISC-V》，电子工程专辑：《英伟达CUDA，拥抱RISC-V》，DeepTech深科技：《英伟达CUDA正式支持RISC-V，开源架构首次进入AI计算核心领域》，科创板日报：《RISC-V，向高性能计算进发！》，半导体产业纵横：《RISC-V，迎来了[破冰者]》

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