Solidot 报道称，每个英伟达 GPU 包含了 10 到 40 个 RISC-V 核心。这一数字本身并不算新鲜——RISC-V 作为开源指令集架构，近年来在 SoC 内部的控制与管理核心中快速渗透——但把它放到英伟达 GPU 的出货规模上，仍然值得关注。
RISC-V 的核心优势在于开放、模块化和可扩展。厂商可以自由实现核心，无需像 Arm 或 x86 那样支付授权费或受制于特定供应商。对 GPU 这类复杂芯片而言，内部往往需要大量辅助核心来承担管理、控制与固件类任务。若这些任务由 RISC-V 核心完成，意味着 RISC-V 已经进入高性能计算芯片的关键路径，而不再局限于低端微控制器。
为什么重要？第一，英伟达 GPU 在 AI 训练与推理市场占据重要地位。每颗 GPU 集成 10-40 个 RISC-V 核心，累计出货量将非常可观，这会直接拉动 RISC-V 工具链、编译器、调试器、实时操作系统和安全方案的需求。第二，它向业界释放信号：开放指令集可以在高度商业化的加速器内部规模化部署。第三，对 AI 从业者而言，未来优化 GPU 性能可能不仅涉及软件栈和内核，还需要理解芯片内部异构核心的固件与调度行为。
当然，该报道未披露具体 GPU 型号、这些 RISC-V 核心的用途、性能参数或软件栈细节。要判断其长期影响，还需更多技术资料与官方确认。但仅从数量看，RISC-V 在英伟达 GPU 中的存在已不容忽视。原文链接：https://www.solidot.org/story?sid=85436