NVIDIA abbraccia RISC-V: rivoluzione CUDA open source

NVIDIA abbraccia RISC-V: rivoluzione CUDA open source

L’apertura di NVIDIA verso le architetture open source segna una svolta nel panorama dell’innovazione tecnologica e nella strategia dell’azienda americana leader dell’intelligenza artificiale. Il recente annuncio riguardante la compatibilità della piattaforma CUDA con CPU basate su RISC-V, presentato al RISC-V Summit 2025 in Cina da Frans Sijstermans, prelude a una nuova era di collaborazione tra hardware proprietario e progetti open source, con effetti potenzialmente enormi per l’ecosistema AI e i sistemi embedded.

Indice

1. Introduzione: CUDA e RISC-V, incontro rivoluzionario
2. Cos’è RISC-V e perché interessa NVIDIA
3. L’evoluzione di CUDA e le architetture supportate
4. I dettagli dell’annuncio: RISC-V Summit 2025, tra ambizioni e realtà
5. Impatto sull’ecosistema NVIDIA Jetson e sui moduli embedded
6. Open source, AI e sistemi embedded: nuovi scenari
7. Ricadute per sviluppatori, aziende e comunità accademiche
8. Opportunità e sfide dell’approccio open di NVIDIA
9. Il futuro della collaborazione tra ARM, x86_64, RISC-V e CUDA
10. Sintesi e conclusioni

Introduzione: CUDA e RISC-V, incontro rivoluzionario

L’annuncio di NVIDIA relativo al supporto di CPU RISC-V da parte di CUDA non rappresenta semplicemente un aggiornamento tecnico tra tanti. Si tratta, infatti, di una vera e propria rivoluzione strategica. Sviluppata per accelerare calcoli ad alte prestazioni nei settori AI e machine learning, la piattaforma CUDA era storicamente confinata agli ambienti x86_64 di Intel e AMD e, più di recente, alle architetture ARM che hanno preso piede soprattutto in ambito mobile e embedded.

Con l’integrazione di RISC-V, architettura open source sviluppata a partire dal 2010 nella Silicon Valley, NVIDIA si apre a una collaborazione senza precedenti con la comunità globale degli sviluppatori. Questa scelta si inserisce in un quadro di crescente richiesta di flessibilità, trasparenza e controllo sulle infrastrutture hardware che costruiscono le fondamenta dell’intelligenza artificiale e dell’edge computing.

Cos’è RISC-V e perché interessa NVIDIA

RISC-V è una architettura di set di istruzioni (ISA) open source, progettata per essere modulare, scalabile e adattabile a una vasta gamma di impieghi che spaziano dall’IoT ai supercomputer. La sua particolarità – rispetto alle architetture storicamente più usate, come ARM e x86 – consiste nell’essere completamente aperta: chiunque può sviluppare, modificare ed estendere il set di istruzioni senza pagare royalty o rispettare contratti di licenza.

Questa caratteristica rende RISC-V molto appetibile per startup, università e grandi gruppi industriali che vogliono personalizzare il proprio hardware in modo radicale. Per NVIDIA, che negli ultimi anni ha dimostrato un crescente interesse verso dispositivi embedded (basti pensare ai moduli Jetson), la possibilità di offrire CUDA anche su CPU open source significa garantirsi accesso a componenti altamente personalizzabili, abbattendo costi e dipendenze dai grandi player come ARM.

L’evoluzione di CUDA e le architetture supportate

La piattaforma CUDA (Compute Unified Device Architecture) è stata lanciata nel 2006 con l’obiettivo di rendere accessibile la potenza di calcolo delle GPU NVIDIA a programmatori e ricercatori. Inizialmente supportata solo su architetture x86_64, è stata poi estesa a ARM per rispondere alla rivoluzione mobile e embedded. Tuttavia, finora, la sua compatibilità rimaneva vincolata a standard hardware chiusi e poco flessibili, costringendo chi voleva sviluppare soluzioni AI custom a ricorrere sempre agli stessi colossi.

L’introduzione del supporto a RISC-V rappresenta quindi un passo decisivo verso una piattaforma davvero cross-architettura, pronta a rispondere alle esigenze di settori in rapida evoluzione come AI, robotica, automazione industriale e automotive.

I dettagli dell’annuncio: RISC-V Summit 2025, tra ambizioni e realtà

Il punto di svolta arriva dal palco del RISC-V Summit 2025 di Pechino, dove Frans Sijstermans – figura di primo piano nella divisione embedded di NVIDIA – ha illustrato ai presenti la roadmap che porterà, a partire dall’anno prossimo, al supporto della piattaforma CUDA anche su CPU basate su RISC-V. Secondo quanto comunicato, questa compatibilità inizierà dai moduli embedded della famiglia Jetson, ormai da anni riferimento nel campo dell’intelligenza artificiale per l’edge e la robotica.

L’adesione al paradigma open source non è frutto di una scelta improvvisata: NVIDIA monitora da tempo la crescita esponenziale delle community RISC-V e dei progetti che vi ruotano attorno. L’azienda ha ben chiaro come questa apertura possa preludere alla conquista di nuovi segmenti nei mercati emergenti e consolidare la propria leadership nel machine learning distribuito.

Impatto sull’ecosistema NVIDIA Jetson e sui moduli embedded

Il supporto CUDA alle CPU RISC-V promette di cambiare rapidamente il panorama dei sistemi embedded, un settore in cui la famiglia Jetson di NVIDIA già rappresenta una soluzione di riferimento per molti sviluppatori. I moduli Jetson sono sistemi «tutto in uno» altamente ottimizzati per carichi di lavoro di AI: combinano CPU, GPU e spesso ISP (image signal processor), offrendo consumi ridotti e notevole flessibilità.

Fino ad oggi, i moduli Jetson si affidavano principalmente a CPU ARM. L’ingresso di RISC-V permette, in prospettiva, di offrire soluzioni dove l’intero stack hardware/firmware sia personalizzabile. Questo apre la strada a dispositivi ultra specializzati, dall’automazione della fabbrica fino a robot autonomi e sistemi di edge-computing per la sorveglianza urbana. La possibilità di adottare una CPU open source significa anche semplificare la gestione della supply chain, abbattere costi di licenza e accelerare i processi di innovazione.

Open source, AI e sistemi embedded: nuovi scenari

La commistione tra architetture open e piattaforme AI di alto livello come CUDA può innescare un circolo virtuoso di innovazione. Da un lato, gli sviluppatori potranno progettare dispositivi con caratteristiche prima inimmaginabili, completamente adattate alle esigenze di calcolo, consumo, e sicurezza richieste dagli specifici ambiti di applicazione. Dall’altro, NVIDIA potrà attingere a una base di talenti ancora più ampia, favorendo la nascita di nuove librerie, estensioni e tool di sviluppo pensati per la propria piattaforma.

La dinamica open source garantisce anche trasparenza: le modifiche all’ISA RISC-V possono essere discusse, testate e adottate in modo comunitario, portando benefici durevoli anche per la sicurezza informatica e il supporto a lungo termine.

Ricadute per sviluppatori, aziende e comunità accademiche

Sviluppatori software, architetti hardware e ricercatori potranno contare su un ambiente molto più aperto e flessibile. L’integrazione CUDA su RISC-V consente, ad esempio, di sfruttare librerie ottimizzate per il machine learning anche su piattaforme sperimentali o dispositivi a basso costo progettati per mercati emergenti.

Le università, in particolare, potrebbero trarre enormi benefici: la possibilità di accedere a stack hardware/software open source semplifica la sperimentazione e favorisce la nascita di nuovi paradigmi didattici e di ricerca. Startup e PMI, meno vincolate dai costi delle licenze ARM o dalle royalty sulle architetture x86, potranno progettare prodotti più innovativi e agili.

Opportunità e sfide dell’approccio open di NVIDIA

L’apertura verso RISC-V, pur carica di opportunità, non è priva di sfide. La frammentazione insita nell’ecosistema open source può comportare problemi di interoperabilità; la mancanza di standard rigorosi rischia di generare incompatibilità tra diverse implementazioni hardware. NVIDIA dovrà investire molto in community management e supporto tecnico, per fare in modo che la compatibilità CUDA arrivi a un livello di maturità almeno pari a quello oggi garantito su ARM e x86.

Inoltre, il fattore sicurezza richiederà attenzione: la possibilità di adattare lo stack CPU a esigenze specifiche deve essere accompagnata da processi di verifica rigorosi, sia per proteggere i dati sia per garantire l’affidabilità delle applicazioni critiche nei settori industriale e automotive.

Il futuro della collaborazione tra ARM, x86_64, RISC-V e CUDA

L’estensione di CUDA a RISC-V non implica uno spostamento netto verso l’open source e un abbandono di ARM o x86_64. NVIDIA continuerà a supportare tutte le architetture principali, assicurandosi così una posizione di assoluto rilievo nella transizione verso un computing sempre più eterogeneo. L’obiettivo non è tanto sostituire, quanto integrare: permettere a clienti e partner di scegliere la soluzione tecnica più adatta senza costringerli a legarsi a un unico modello di licenza o architettura.

In questo nuovo scenario, CUDA potrà diventare a tutti gli effetti uno standard trasversale per lo sviluppo di applicazioni AI, interoperabili fra hardware di provenienza diversificata. La stessa filosofia potrebbe presto estendersi ad altri componenti essenziali dell’ecosistema NVIDIA, dalle reti neurali ai framework di gestione dati.

Sintesi e conclusioni

La decisione di NVIDIA di abbracciare RISC-V e introdurre il supporto CUDA sulle CPU open source rappresenta un passaggio chiave nel percorso verso una tecnologia più inclusiva, trasparente e flessibile. Gli sviluppatori potranno beneficiare di una piattaforma sempre più universale, capace di abilitare dispositivi su misura per ogni esigenza, mentre l’azienda consolida la propria leadership grazie a una strategia che coniuga innovazione proprietaria e apertura all’open.

Se da un lato l’operazione promette benefici tangibili per la comunità internazionale della ricerca, delle startup e delle PMI, dall’altro richiederà impegno continuo per assicurare standard elevati di qualità, sicurezza e compatibilità. Resta la convinzione che, proprio dall’incontro tra CUDA e RISC-V, nasceranno nei prossimi anni le applicazioni AI e i sistemi embedded che trasformeranno davvero il nostro rapporto con la tecnologia, rendendola sempre più accessibile, potente e sotto il controllo diretto degli utenti.

In conclusione, l’apertura di NVIDIA verso le CPU open source non solo amplifica il ventaglio di opportunità di business, ma contribuisce alla creazione di un ambiente di sviluppo più libero, creativo e partecipato. Una vera rivoluzione per il mondo dell’intelligenza artificiale, che da oggi parla anche la lingua dell’open source.