Nvidia bất ngờ tuyên bố mở rộng nền tảng CUDA cho kiến trúc RISC-V, đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong hành trình thúc đẩy hệ sinh thái AI mã nguồn mở. Đây không chỉ là quyết định chiến lược trong bối cảnh địa chính trị công nghệ đang nóng bỏng, mà còn mở ra cơ hội mới cho các nhà phát triển phần cứng và phần mềm toàn cầu. Động thái này cho thấy Nvidia đang dần chuyển mình để hỗ trợ sự đa dạng hóa kiến trúc xử lý, thay vì chỉ tập trung vào các nền tảng truyền thống như x86 hay Arm.
CUDA chính thức hỗ trợ RISC-V: Bước tiến lớn cho AI mã nguồn mở
Lần đầu tiên trong lịch sử, Nvidia công bố hỗ trợ CUDA cho kiến trúc RISC-V, cho phép CPU RISC-V đảm nhận vai trò xử lý trung tâm trong các hệ thống AI dựa trên CUDA. Trước đây, nền tảng CUDA chỉ hoạt động trên các kiến trúc x86 và Arm. Việc mở rộng sang RISC-V mở ra cánh cửa mới cho các hệ thống AI có tính tùy biến cao, đồng thời giảm sự phụ thuộc vào các kiến trúc độc quyền. Đây là bước đi táo bạo, đặc biệt trong bối cảnh các quốc gia như Trung Quốc đang tăng tốc tự chủ công nghệ.
RISC-V là kiến trúc tập lệnh mở, miễn phí bản quyền và dễ tùy biến, ngày càng phổ biến trong các hệ thống nhúng, vi điều khiển và thiết bị tiêu dùng. Nvidia đã sử dụng lõi RISC-V trong các vi điều khiển GPU từ năm 2015, nhưng lần này là lần đầu tiên hãng hỗ trợ ở cấp độ CPU chính, tạo tiền đề cho một hệ sinh thái AI mã nguồn mở phong phú hơn.
Ý nghĩa thực tiễn và triển vọng tương lai của RISC-V trong AI
Sự kết hợp giữa CUDA và RISC-V không chỉ là câu chuyện công nghệ mà còn mang tính chiến lược sâu sắc. Về mặt kỹ thuật, CUDA là nền tảng tăng tốc tính toán song song hàng đầu, được tối ưu hóa cho các ứng dụng AI, học sâu, phân tích dữ liệu và khoa học kỹ thuật. Trong khi đó, RISC-V cho phép thiết kế phần cứng tùy chỉnh, linh hoạt và tiết kiệm chi phí, đặc biệt phù hợp với các quốc gia hoặc doanh nghiệp không thể tiếp cận công nghệ độc quyền từ Mỹ.
Việc Nvidia hỗ trợ RISC-V giúp thúc đẩy đa dạng hóa phần cứng AI, mở rộng lựa chọn cho các nhà phát triển, từ edge computing, thiết bị IoT đến trung tâm dữ liệu AI. Ngoài ra, nó cũng tạo điều kiện để kết hợp các mô-đun như Jetson, DPU, GPU và CPU RISC-V vào một hệ sinh thái thống nhất, hỗ trợ các ứng dụng AI nhúng phức tạp hơn.
Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua. CUDA hiện vẫn chỉ hoạt động trên GPU Nvidia, chưa mở cho GPU AMD hay Intel. Việc chuyển sang RISC-V đặt ra yêu cầu tối ưu hiệu năng, độ ổn định và hỗ trợ hệ sinh thái phần mềm đầy đủ. Đặc biệt, chưa có lộ trình cụ thể cho bản phát hành chính thức, và phần lớn tiềm năng hiện vẫn nằm trên lý thuyết.
Trong tương lai, nếu Nvidia tiếp tục đầu tư vào RISC-V và thúc đẩy cộng đồng phát triển phần mềm đi kèm, hệ sinh thái AI mã nguồn mở có thể trở thành đối trọng thực sự với các nền tảng độc quyền hiện nay. Sự linh hoạt, khả năng mở rộng và tối ưu chi phí mà RISC-V mang lại có thể trở thành đòn bẩy chiến lược cho Nvidia – không chỉ về công nghệ mà còn trong cuộc cạnh tranh toàn cầu về tự chủ phần cứng và AI.
