近年来，开源硬件架构RISC-V凭借其开放、灵活及可定制性，在业界受到越来越多的关注。同时，NVIDIA作为全球领先的GPU制造商，其专有的CUDA并行计算平台一直是高性能计算、人工智能和深度学习领域的重要支柱。2025年7月，NVIDIA宣布将CUDA软件栈带到RISC-V处理器上，这一举措不仅彰显了CUDA生态系统的跨平台适应能力，也为RISC-V生态注入了强劲动力，开启了高性能计算的新篇章。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的一套通用并行计算平台和编程模型，广泛应用于GPU加速的计算任务。历史上，CUDA主要支持x86_64和AArch64架构，并曾短暂支持IBM POWER体系结构。此次扩展至RISC-V，不仅展示了NVIDIA对开放架构的重视，也契合了RISC-V在数据中心领域不断增长的影响力。
RISC-V作为一种完全开放指令集架构，允许制造商和开发者根据特定需求自由设计定制芯片，极大地促进了创新速度和成本控制。它的兴起为边缘设备和服务器提供了新的可能性，尤其是在数据中心和人工智能计算领域越来越注重多样化和开放性的背景下。NVIDIA此次宣布CUDA支持RISC-V，无疑是适应市场趋势的关键一步。严格来说，要实现CUDA在RISC-V上的有效运行，NVIDIA需要针对RISC-V架构优化其驱动程序和软件栈，包括编译器、库以及硬件抽象层等核心组件。幸运的是，NVIDIA多年来积累的驱动代码极具可移植性，早年其驱动已经支持过IBM POWER、Itanium、SPARC等多个不同架构，体现出强大的跨平台适应能力。此次RISC-V支持的发布也是依赖这项技术积淀，并且针对当前RISC-V架构的特点进行定制开发。
业界早有先例，例如AMD通过其AMDKFD内核计算驱动以及ROCm用户空间组件，已经实现对RISC-V架构的部分支持。AMD甚至成功将这些技术应用到了自主架构LoongArch上，这种趋势证明开放计算生态正在跨越传统硬件边界，加速融合。NVIDIA将CUDA带到RISC-V，意味着更多GPU加速的科研项目和商业解决方案能在RISC-V处理器基础上开发和部署，极大提升了硬件选择的多样性和灵活性。对数据中心运营商而言，这将降低对某一特定架构厂商的依赖，进一步增强供应链弹性和自主可控能力。对于开发者而言，CUDA丰富的编程接口和生态资源，将极大提升在RISC-V平台上的开发效率和性能表现。此次宣布的支持不仅体现在软件层面的适配，NVIDIA还在RISC-V Summit China此类行业会议中积极宣传，强化与RISC-V International的合作，促进双方技术交流与生态建设。
社区活跃人士和设备制造商将因此获得更多技术参考和支持，推动RISC-V环境下的GPU加速应用快速落地。NVIDIA CUDA在人工智能和计算科学领域的广泛应用已经成为推动深度学习、图形渲染以及大规模并行计算的关键力量。将CUDA移植到RISC-V后，未来有望看到基于开源架构的AI芯片搭配NVIDIA成熟的软件生态，打造高性能、低功耗的新一代计算平台。诸如自动驾驶、智能制造、科学计算等场景将进一步受益于此。不过，CUDA在RISC-V上的推广也面临挑战。其中包括如何充分发挥RISC-V芯片的硬件特性，保障驱动的稳定兼容，以及软硬件协同优化的难度。
同时，RISC-V本身仍处于快速发展阶段，各种扩展和标准尚在完善中，这也为CUDA适配带来不确定性。NVIDIA需要与芯片设计者、操作系统厂商和开发者社区密切合作，形成良性闭环，确保CUDA能顺利发挥最大潜能。展望未来，随着更多厂商把目光投向开放硬件架构，NVIDIA CUDA在RISC-V架构上的成功实装，无疑会成为推动全球计算产业迈向更开放、多元的重要里程碑。它不仅提升了RISC-V芯片的竞争力，还可能引发新一轮的技术创新浪潮，进一步降低高性能计算的门槛，让更多创新型企业和科研机构享受到GPU并行计算的强大动力。总之，NVIDIA引入CUDA支持RISC-V，代表了高性能计算生态系统的一个重大进展。它结合了NVIDIA强大的并行计算技术与RISC-V架构的开放精神，为数据中心、人工智能计算及新兴计算平台打造了更加宽广的基础。
随着生态不断完善，未来的计算世界将更加开放、多样且充满活力，推动行业迈向新的高度。
