從0到10億：NVIDIA與RISC-V的十年長跑，為什么很少有人知道？

提起NVIDIA，你最先想到的是什么？

是橫掃全球AI算力市場的H100、B100“核彈級”GPU？

是黃仁勛每場發布會都能點燃行業的技術宣言？

還是那句出圈的“我們創造了AI”？

但很少有人知道，這家站在全球算力之巔的巨頭，早已是RISC-V領域的超級玩家。

2024年一整年，NVIDIA單年出貨的RISC-V核心，正式突破了10億顆大關。

這個數字有多夸張？

很多深耕RISC-V賽道多年的廠商，累計出貨量都未必能摸到這個門檻。

而NVIDIA，甚至很少把“RISC-V”掛在嘴邊。

在RISC-V北美峰會上，NVIDIA多媒體架構副總裁Frans Sijstermans，終于揭開了這家AI巨頭與RISC-V之間，長達近十年的隱秘故事。

根據NVIDIA 2024年RISC-V峰會披露的數據，英偉達2024年一年就出貨了超過10億個RISC-V核心！

這些核心不是單獨賣的CPU，都是嵌在每個英偉達加速器里的：

一般一塊芯片放10到40個，最新的Blackwell GB200里。

這些RISC-V核心管什么？

協調數據交換、上下文切換、內存熱管理，還當硬件信任根做安全啟動，整個GPU的控制命脈都交給RISC-V了。

1：NVIDIA和RISC-V的緣分，早在2016年就已經開啟。

很多人不知道，英偉達用RISC-V不是今天才開始的，早從2016年就開始內部替換了，替換的就是用了快二十年的Falcon微控制器。

啥是Falcon？

就是英偉達GPU里管視頻解碼、內存復制、安全管理的小控制器。

從2005年用到現在，GPU核心從幾百個漲到幾萬個，老32位的Falcon早就頂不住了：尋址不夠，性能上不去，緩存支持差，線程也保護不了。

性能要到Falcon的兩倍以上，面積增加不超兩倍，支持64位尋址，還能跑現代實時系統。

當時英偉達把市面上所有指令集都篩了一遍，只有RISC-V滿足要求：

就這么著，NV-RISCV家族誕生了。

給你們看個最直觀的對比：

架構特性

傳統 Falcon 控制器

NV-RISCV (基于 RISC-V)

尋址能力

僅限 32 位

支持 64 位物理/虛擬尋址

性能基準

基準值

提升 3 倍以上

緩存架構

無/受限

支持多級緩存與緊耦合內存 (TCM)

自定義指令

不可擴展

超過 20 個針對 GPU 控制優化的自定義擴展

安全性

基礎級別

集成 ICD (In-Circuit Debug) 與安全調試功能

這場替換的規模，遠超行業想象。

如今，每一顆NVIDIA芯片組里，都會根據配置集成10到40個RISC-V核心。

從消費級游戲顯卡，到數據中心的AI加速卡，再到車載智能芯片，幾乎所有NVIDIA產品里，都有RISC-V核心的身影。

也正是這樣的全產品線鋪開，讓NVIDIA在2024年，正式跨過了“單年出貨10億顆RISC-V核心”的里程碑。

而按照NVIDIA的預估，這場架構替換最終會帶來數百億級的RISC-V處理器出貨。

很多人會好奇：為什么NVIDIA用了這么多RISC-V核心，行業里卻鮮有耳聞？

答案很簡單：這些RISC-V核心，都在產品的“幕后”工作。

它們不直接面向終端用戶，卻撐起了NVIDIA整個產品體系的底層運行，是GPU帝國里看不見的“地基”。

與此同時，NVIDIA也是RISC-V社區最核心的共建者之一。

從RISC-V首屆社區會議開始，NVIDIA就深度參與，幾乎一直保持著董事會層面的代表席位，同時加入了多個技術工作組、RISE軟件組織，既從社區生態中受益，也持續向社區反哺技術成果。

NVIDIA 從僅支持 32 位的 Falcon 核心向 RISC-V 遷移，最初的核心驅動力是對 64 位運算能力的需求。

其首款 RISC-V 研發成果，是一款采用標準擴展的常規雙發射亂序執行 RISC-V 核心，可部署為多處理器版本。

后續，NVIDIA 又補充了面向面積受限場景的 32 位版本，以及搭載 1024 位向量單元的向量處理器。

不搶GPU的風頭，RISC-V在NVIDIA里到底干了啥？

必須先澄清一個誤區：這些RISC-V核心，從來不是要替代NVIDIA的CUDA GPU核心，去做并行計算和AI訓練。

它們的定位，是整個算力系統的“超級管家”與“特種輔助”，核心工作集中在三大關鍵領域。

1. 功能級控制器：GPU的“毛細血管管家”

我們日常使用顯卡的視頻編解碼、畫面輸出、攝像頭接入、內存調度、芯片間數據傳輸，還有GPU任務的上下文切換，這些看似不起眼卻至關重要的基礎功能，全部由RISC-V核心負責管控。

它們就像GPU里的毛細血管管家，把每一個功能模塊打理得井井有條，才讓GPU的主核心能心無旁騖地跑算力。

2. 芯片/系統級控制：整顆芯片的“中樞調度官”

一顆GPU能否穩定運行、能否把功耗和性能平衡到極致、能否守住數據安全的底線，全靠系統級的管控。

而資源管理、電源管理、全芯片安全體系這三大核心工作，正是RISC-V核心的核心陣地。

小到顯卡的動態頻率調節，大到數據中心級的機密計算防護，背后都有RISC-V核心在兜底。

3. 數據處理：AI算力的“特種輔助部隊”

除了管控工作，RISC-V核心也會承擔特定的數據處理任務：比如網絡芯片里的數據包路由，再比如深度學習加速器（DLA）里，非矩陣乘類的AI網絡層運算。

這些工作不算GPU的核心算力場景，卻又必不可少，交給RISC-V核心處理，既能給GPU主核心減負，又能大幅提升全系統的運行效率。

2：RISC-V落地的標桿場景

在峰會上，NVIDIA也公開了兩個RISC-V落地的標桿場景，徹底揭開了這套體系的核心價值。

場景一：GPU系統處理器（GSP）——GPU的“首席執行官”

過去，主機CPU的內核驅動，需要直接操控GPU內部的一個個控制寄存器，不僅復雜度極高，還很難兼顧虛擬化和安全性。

而GSP，就是一顆基于64位RISC-V架構的嵌入式處理器，它就像GPU的“首席執行官”：主機只需要下發高層級的指令，GSP就會自動把這些指令翻譯成底層的寄存器操作，完成對GPU全資源的調度。

更關鍵的是，依托RISC-V的隔離能力和NVIDIA的自定義擴展，GSP能通過分離內核，把不同的虛擬機、vGPU runtime嚴格隔離，互不干擾。

這正是NVIDIA云GPU、虛擬化方案、機密計算能力的核心根基——客戶的GPU算力可以完整交付給虛擬機，不受底層虛擬化層的影響，安全和性能都拉滿。

場景二：深度學習加速器（DLA）——AI推理的“全能輔助”

在NVIDIA的AI專用SoC里，DLA是核心的推理引擎，負責跑ONNX等深度學習網絡模型。其中，卷積計算、矩陣乘法這些“重活”，由專用硬件單元負責，而剩下的絕大多數非矩陣乘網絡層、全流程調度控制，全靠RISC-V核心撐起。

NVIDIA在DLA里部署了兩顆RISC-V核心：

一顆32位NV-RISCV32核，負責全系統的運行時控制；

一顆NV-RVV向量核，搭載1024位向量單元，負責各類算子的運算。

二者配合，就能實現完整的ONNX模型端到端推理，給GPU主核心大幅減負，讓AI推理的效率和靈活性都上了一個臺階。

3：量身定制：NVIDIA的RISC-V自研全家桶

NVIDIA從來不是RISC-V的“拿來主義者”，而是基于這套開源指令集，做了全鏈路的深度自研，打造了一套完整的RISC-V“全家桶”。

三大自研核心，覆蓋全場景需求

針對不同的工作負載，NVIDIA打造了三款核心RISC-V處理器，形成了完整的產品矩陣：

核心型號

核心架構

核心定位

關鍵特性

NV-RISCV32

RV32I-MU

本地控制場景

順序單發射，主頻1.8GHz，主打面積受限、低功耗的控制類場景

NV-RISCV64

RV64I-MSU

高性能系統控制

亂序雙發射，主頻2GHz，支持多核SMP，主打GSP這類系統級高性能管控場景

NV-RVV

RV32I-MU+向量擴展

數據處理與AI運算

搭載1024位向量單元，主打DLA深度學習推理、數據并行處理場景

基于RISC-V的可擴展特性，NVIDIA開發了超過20個自定義擴展，覆蓋通用功能、安全、性能三大維度，既解決了自身的場景需求，也給整個RISC-V社區帶來了貢獻。

專屬優化的2KB頁大小擴展，讓 legacy 軟件的性能直接提升50%；

64位物理/虛擬地址擴展，完美適配數據中心分布式大內存場景；

指針掩碼擴展，被納入RISC-V官方標準，如今已被全球社區開發者廣泛使用，為安全類應用提供了核心能力。

4：Peregrine子系統：一次開發，全產品復用

如果說自研核心是積木，那Peregrine子系統，就是NVIDIA搭好的“萬能積木套件”。

這套子系統以RISC-V核心為基礎，整合了DMA、安全IP等全套外設，同時配套了統一的軟件棧。

NVIDIA旗下超過30個系統控制與管理應用，都可以基于這套子系統靈活配置——需要低功耗控制就選32位核心，需要高性能就選64位核心，再按需疊加對應的擴展，不用每次都從零開發。

軟件層面更是如此，一套統一的軟件棧，覆蓋了啟動程序、操作系統、分離內核、應用層庫文件，全產品線通用。

硬件和軟件的雙重復用，讓NVIDIA的開發成本大幅降低，研發效率和投資回報拉到了極致。

更關鍵的是，這套子系統把安全做到了骨子里。核心的分離內核就像一個輕量級 hypervisor，能把系統拆分成多個完全隔離的執行環境，不同安全等級的應用可以在不同分區獨立運行，比如滿足車規ASIL-D安全認證的程序，和普通應用互不干擾。

NVIDIA甚至專門組建了內部攻防安全團隊，以“黑客”視角持續挖掘設計漏洞，筑牢安全底線。

4：為什么偏偏是RISC-V？

全球商用架構這么多，為什么NVIDIA偏偏選中了RISC-V，還把它做成了全產品的底層根基？

在峰會分享中，NVIDIA給出了5個最核心的理由，也道破了RISC-V最核心的競爭力。

第一，極致的定制化能力，把硅片價值榨到極致。

RISC-V的開源授權模式，讓NVIDIA可以把基礎指令集當作“積木底座”，自由添加適配自身場景的擴展和配置，不用被商用架構的固定設計綁死，每一寸硅片都能用到刀刃上。

第二，軟硬件協同設計，實現效率雙向優化。

基于RISC-V的開放架構，NVIDIA可以針對軟件負載做定向的硬件優化，同時基于硬件特性優化軟件棧，雙向奔赴的協同設計，讓系統效率遠超市面上現成的通用處理器。

第三，按需配置的靈活性，不花一分冤枉錢。

通用商用處理器往往功能過剩，很多場景下90%的特性都用不上，卻要為其支付成本和功耗代價。而RISC-V可以讓NVIDIA只選擇自己需要的擴展，精準匹配場景需求，大幅降低成本和開發工作量。

第四，自定義擴展的自由度，想要什么功能就加什么。

不管是功能適配、安全加固還是性能提升，NVIDIA都可以通過自定義擴展實現，完全不用等待商用架構的版本迭代，完全掌控產品的研發節奏和能力邊界。

第五，統一的軟硬件架構，實現全生態復用。

這是最核心的一點，一套通用的硬件IP、一套統一的軟件棧，就能覆蓋NVIDIA旗下30多個應用、全產品線的需求，不用為每一款產品、每一個場景重新開發一套架構，不僅大幅降低了研發成本，更簡化了部署流程，讓產品迭代速度大幅提升。

很長一段時間里，行業里總有一個誤區：

RISC-V還只是“小眾玩家”，只能做物聯網、MCU這類低端場景，登不上算力舞臺的中央。

但NVIDIA的故事，給了這個誤區最有力的反駁。

當10億顆RISC-V核心，隨著NVIDIA的GPU走進全球的數據中心、個人電腦、智能汽車，當站在全球算力之巔的巨頭，把RISC-V當作自己產品體系的底層根基。

我們已經能清晰地看到：RISC-V早已不是邊緣玩家，它已經走進了算力產業的最核心地帶。

10億顆年出貨量，從來不是終點，只是一個開始。

RISC-V的時代，早已到來。

文章來源于歪睿老哥，作者歪睿老哥

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