NVIDIA adapta CUDA a RISC-V para mantener su presencia en China

La compañía elude sanciones estadounidenses al compatibilizar su plataforma con procesadores de código abierto. El anuncio se realizó durante la cumbre RISC-V en China, mercado clave para NVIDIA tras las restricciones a sus chips más avanzados.

«CUDA rompe barreras arquitectónicas»

Por primera vez, la tecnología CUDA de NVIDIA funcionará con procesadores RISC-V, además de ARM y x86. Esto permite que sistemas con CPU RISC-V y GPU NVIDIA trabajen conjuntamente dentro del ecosistema CUDA, algo imposible hasta ahora. La decisión fortalece la posición de la empresa en el mercado chino de IA, donde no puede vender sus modelos GB200 y GB300 debido a las sanciones.

Estrategia geopolítica

NVIDIA lleva años integrando núcleos RISC-V en sus GPU para tareas secundarias, pero ahora da el salto a soportarlos como procesadores principales. El movimiento coincide con los esfuerzos de China por reducir su dependencia de tecnologías occidentales. Empresas como Alibaba ya desarrollan chips RISC-V, como el núcleo C930 para servidores.

Configuración técnica

La demostración de NVIDIA mostró un sistema heterogéneo: la GPU maneja cálculos paralelos, el RISC-V ejecuta controladores CUDA, y una DPU gestiona redes. Esta arquitectura orquesta las operaciones completamente dentro del entorno CUDA, optimizando el rendimiento para aplicaciones de IA.

China acelera su autonomía tecnológica

El país asiático impulsa proyectos como Xiangshan, que promete procesadores RISC-V con rendimiento cercano a ARM de hace dos años. Las sanciones estadounidenses han acelerado esta transición, obligando a NVIDIA a buscar alternativas para mantener su relevancia en el segundo mayor mercado de IA del mundo.

Un paso más en la guerra de arquitecturas

NVIDIA, valorada en más de 4 billones de dólares, ha portado históricamente CUDA a arquitecturas como x86, ARM o PowerPC. Su apuesta por RISC-V podría impulsar su adopción en centros de datos globales, más allá de China. Si otros fabricantes siguen su ejemplo, la arquitectura de código abierto ganaría peso en la computación de alto rendimiento.