分类：科技 标签：英伟达、RISC-V、硬件架构、开源指令集

在当今的人工智能与高性能计算浪潮中，英伟达（NVIDIA）的 GPU 无疑是站在聚光灯最中央的主角。然而，除了那些用于图形渲染和万亿参数模型训练的主力计算单元外，这些复杂的芯片内部还隐藏着一个庞大的“幕后军团”。

日前的数据揭示了一个惊人的事实：在 2024 年的出货量中，英伟达的 GPU 产品共使用了逾 10 亿个 RISC-V 核心。

从私有走向开源：Falcon 的退场与 RISC-V 的崛起

长期以来，英伟达在 GPU 内部的辅助控制领域一直使用其私有的微控制器架构——Falcon（Fast Logic Controller）。

  • Falcon 的辉煌历史：Falcon 最早于 2005 年随 G98 芯片引入。到了 2016 年，单个 GPU 芯片集成的 Falcon 引擎数量已经超过 15 个。在十多年的时间里，英伟达累计使用的 Falcon 核心总数达到了约 30 亿个。
  • 技术瓶颈的出现：Falcon 作为一个 32 位核心且缺乏数据缓存的架构，逐渐无法满足英伟达日益复杂的现代芯片管理需求。

为了寻找更强大、更具扩展性的替代方案，英伟达在仔细评估了 Arm、MIPS 等主流架构后，最终将目光投向了开放且充满无限可能的开源指令集架构——RISC-V。

默默无闻的百亿级“管家”：这些核心在做什么？

很多人会好奇，既然不是用来跑图形或AI大模型的，这些塞进 GPU 的 RISC-V 核心究竟有什么用？

实际上，它们扮演着芯片内部“大管家”的角色。根据 GPU 型号的不同，每块芯片内部通常包含 10 到 40 个 RISC-V 核心。它们被广泛分派到各种关键的辅助任务中，包括但不限于：

  • 视频编解码：处理高清视频流的输入与输出。
  • 电源管理：动态监测并调配功耗，实现能效比最大化。
  • 安全引擎：守护芯片级的数据安全与加密验证。

正是有了这数十个 RISC-V 微控制器的协同运转 -> 监控 -> 调节，庞大的 GPU 才能在极端高负载的情况下保持稳定和高效。

科技巨头对开源架构的最高肯定

英伟达大规模采用 RISC-V 架构并将其推向百亿级体量，不仅是其自身硬件设计理念的一次成功迭代，更是对 RISC-V 开源生态的一次极强背书。随着开源硬件生态的日益成熟，未来我们有望在更多高性能计算芯片的底层看到 RISC-V 的身影。