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NVIDIA 的 CUDA 平台现已支持 RISC-V 处理器，这一突破性进展不仅标志着 AI 系统领域的重大发展，更对长期由 x86 和 ARM 主导的处理器市场格局构成潜在威胁。
RISC-V 架构通过代码移植机制，成功实现对 NVIDIA CUDA 工作负载的支持，这为 AI 市场带来了新的可能性。长期以来，AI 领域的数据中心 CPU 主要依赖 x86 和 ARM 架构。英特尔和 AMD 主导了 x86 市场，而 NVIDIA 等科技巨头则专注于 ARM 解决方案。然而，随着 RISC-V 获得 NVIDIA CUDA 的支持，这一双头垄断的局面或将迎来改变。
NVIDIA 的 CUDA 在 AI 计算领域占据着举足轻重的地位，许多行业都围绕其展开。因此，RISC-V 获得专门的 CUDA 移植平台，将极大地推动其更广泛的采用。RISC-V 架构的优势在于其开源性质，无需支付许可费用，开发者和公司可以自由使用、修改、实施和分发开源 ISA。这一特性使得小规模客户和初创企业更容易采用 RISC-V。
此外，RISC-V 被认为具有高度可扩展性。其最小指令集简化了芯片设计和验证过程，从而加速了开发和测试。RISC-V 在需要边缘 AI 的平台上具有更大的前景，尤其是在 ARM 和 x86 目前主导大规模集群的情况下。尽管 AI 领域尚未广泛采用 RISC-V，但 Jim Keller 创立的 Tenstorrent 公司已经在这一领域崭露头角。
Tenstorrent 致力于通过其 Wormhole AI 芯片提供强大且具有成本效益的解决方案，特别是 Wormhole n150 和 Wormhole n300。此外，RISC-V 在中国开发者中具有更广泛的应用，其开源性质吸引了该地区的关注。随着 NVIDIA CUDA 的支持，AI 领域对 RISC-V 的兴趣预计将大幅增加。
