分类：科技 标签：英伟达、RISC-V、GPU、开源硬件
说起英伟达（NVIDIA）的 GPU，大家脑海中浮现的往往是强大的图形渲染能力、庞大的 CUDA 核心矩阵，以及如今撑起人工智能浪潮的 Tensor Core。然而鲜为人知的是，在这些显眼的计算单元背后，还隐藏着一支庞大的“幕后军团”——数量惊人的 RISC-V 核心。
从私有架构走向开源：过渡的必然选择
在全面拥抱 RISC-V 之前，英伟达长期依赖自研的私有微控制器架构，名为 Falcon（FAst Logic CONtroller）。
Falcon 最早可以追溯到 2005 年随 G98 芯片引入的时代。随着时间推移，其应用规模呈爆发式增长：到了 2016 年，单个 GPU 芯片内集成的不同 Falcon 引擎就超过了 15 个。在十多年的时间里，英伟达生产的芯片中累计使用了约 30 亿个 Falcon 核心。
这些核心虽然不直接参与图形渲染，但在 GPU 的日常运转中扮演着关键角色，具体负责的任务包括：
- 视频编解码
- 电源管理
- 安全引擎控制
然而，早期的 Falcon 架构属于 32 位核心，且缺乏现代处理器标配的数据缓存。随着芯片复杂度的急剧飙升，Falcon 逐渐显得力不从心。为了寻找更强大的替代方案，英伟达在评估了 Arm、MIPS 等主流商业架构后，最终将目光投向了开放、灵活且生态蓬勃的开源指令集架构 —— RISC-V。
庞大的幕后规模：每个 GPU 包含 10 到 40 个核心
这一转变带来了惊人的硬件规模。根据英伟达在 2024 年公布的数据，单在这一年里，其出货的 GPU 产品中就共计使用了超过 10 亿个 RISC-V 核心。
具体到每一块显卡或加速卡上，根据型号和复杂度的不同，每个 GPU 内部集成了 10 到 40 个 RISC-V 核心。它们作为微控制器分散在芯片的各个角落，默默无闻地执行着各种底层辅助与管理任务，确保庞大的 GPU 计算集群能够稳定、高效、安全地运行。
博客编辑点评
长期以来，大众对 GPU 的关注点始终聚焦在顶层的图形性能与 AI 算力上。但英伟达全面转向 RISC-V 的实践证明，现代顶级芯片的成功，离不开底层微控制器架构的现代化升级。
开源架构 RISC-V 凭借其高定制性、无授权费等优势，已经从学术界和小型设备成功走向工业级巨头的核心产品线。英伟达这一案例不仅是 RISC-V 发展史上的一个重要里程碑，也预示着开源指令集在未来高端半导体设计中将占据越来越重的分量。