NVIDIA'nın CUDA desteğiyle RISC-V mimarisi yapay zeka sektöründe güçleniyor

NVIDIA'nın CUDA yazılımı, yıllardır GPU hızlandırmalı hesaplama ve yapay zeka uygulamalarının temel taşlarından biri olarak öne çıkıyor. CUDA bugüne dek büyük oranda x86 (Intel, AMD) ve ARM (NVIDIA, Apple, Qualcomm) tabanlı işlemcilerle uyumlu çalışıyordu. Ancak son gelişmeyle birlikte, CUDA'nın artık RISC-V mimarisine de portlandığı duyuruldu. Bu, hem donanım hem de yazılım ekosistemlerinde ciddi bir paradigma değişimi anlamına geliyor.

RISC-V: x86 ve ARM hakimiyetine meydan okuyan açık kaynaklı mimari

Uzun yıllardır veri merkezlerinde ve yapay zeka altyapısında x86 ve ARM işlemciler standart haline gelmiş durumda. Özellikle NVIDIA, yapay zeka hızlandırıcıları ve GPU'ları ile CUDA ekosistemini ARM tabanlı çözümlerle büyütüyor. Ancak RISC-V, açık kaynaklı mimarisi sayesinde telif ücreti olmadan her ölçekte üreticiye inovasyon fırsatı tanıyor. Geliştiriciler, RISC-V çekirdeklerini özgürce kullanabiliyor, değiştirip dağıtabiliyor ve kendilerine özgü işlemciler tasarlayabiliyor.

Bu avantaj, özellikle start-up'lar ve küçük ölçekli şirketler için büyük fırsat sunuyor. Çin gibi ARM ve x86 lisans maliyetinden kaçmak isteyen pazarlarda ise RISC-V'nin hızla yaygınlaşması bekleniyor.

CUDA'nın RISC-V'ye portlanması neden önemli?

CUDA, makine öğrenimi, bilimsel hesaplama ve yüksek performanslı veri işleme için yazılmış devasa bir yazılım ekosistemine sahip. Şimdiye kadar, bu avantajdan sadece x86 ve ARM işlemci sahipleri faydalanabiliyordu. RISC-V desteğiyle, NVIDIA'nın ekosistemi çok daha geniş bir işlemci mimarisi yelpazesine yayılacak. Bu, hem yeni nesil yapay zeka yongalarının geliştirilmesini hızlandıracak hem de yazılımın donanımdan bağımsız olarak çalışmasını kolaylaştıracak.

Gelecekte RISC-V destekli işlemcilerle çalışan yapay zeka uygulamalarının, büyük ölçekli veri merkezlerinden ucuz edge cihazlara kadar her yerde kullanılması mümkün hale gelebilir.

RISC-V'nin avantajları ve zorlukları neler?

RISC-V mimarisi, minimum komut setiyle ölçeklenebilirliği ve hızlı geliştirmeyi mümkün kılıyor. Büyük, karmaşık işlemci tasarımları kadar, düşük güçlü ve kompakt çipler için de uygun. Özellikle ucuz, özelleştirilebilir ve güvenli çipler arayan sektörler için avantajlı.

Ancak RISC-V ekosistemi, henüz x86 ve ARM kadar olgun değil. Yazılım desteği, sürücülerin stabilitesi ve tedarik zinciri açısından bazı eksiklikler var. NVIDIA'nın CUDA gibi büyük bir platformun RISC-V'yi desteklemeye başlaması, bu boşlukların kapanmasında katalizör görevi görecek.

Tenstorrent ve RISC-V tabanlı yapay zeka çipleri

Yapay zeka donanımında RISC-V'nin öncüsü olarak öne çıkan şirketlerden biri Tenstorrent. Jim Keller'in liderliğinde geliştirilen Wormhole AI çipleri, hem uygun maliyetli hem de yüksek performanslı yapay zeka işlemcileri sunmayı hedefliyor. Özellikle Wormhole n150 ve n300 modelleri, piyasadaki ARM ve x86 tabanlı rakiplerine yeni bir alternatif getiriyor.

Açık kaynaklı olması sayesinde Çinli üreticiler başta olmak üzere, farklı bölgelerde ve uygulama alanlarında RISC-V'nin benimsenmesi giderek hızlanıyor.

Gelecek ne getiriyor?

NVIDIA'nın CUDA platformunun RISC-V mimarilerini desteklemesi, yapay zeka donanım ve yazılımında yeni bir çağın kapılarını aralıyor. Artık geliştiriciler, daha düşük maliyetli, açık kaynaklı ve esnek işlemciler üzerinde güçlü yapay zeka uygulamaları çalıştırabilecekler. Bu da, hem sektörün inovasyon hızını artıracak hem de ARM ve x86 tekelini ciddi biçimde sarsabilecek bir gelişme olarak değerlendiriliyor.

Özetle, RISC-V'nin CUDA desteğiyle önümüzdeki yıllarda çok daha büyük bir pazar payı elde etmesi bekleniyor. Özellikle edge AI ve veri merkezi çözümlerinde, açık kaynaklı mimarilerin avantajı çok daha görünür olacak.