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AI・機械学習

Hot Chips 2026: CUDAがRISC-Vをターゲットに – Chester Lam氏による

Hot Chips 2026: CUDA Targets RISC-V – By Chester Lam (chipsandcheese.com)

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要約

Nvidiaは、GPUコンピューティングで最も重要なソフトウェアフレームワークであるCUDAをRISC-V CPUでサポートすることを検討しています。この動きは、RISC-V CPUがGPUコンピューティングに貢献する道を開きます。Nvidiaは、サーバーグレードのCPUとプラットフォーム、RVA23 CPU、RISC-VサーバーSoCおよびプラットフォーム仕様への準拠、PCIeコヒーレンシ、NVLink Fusionなどの要件を提示しています。現時点では、既存のRISC-Vハードウェアの多くはこれらの要件を満たしていませんが、将来的なサーバーシステムでの展開が期待されています。

全文翻訳

Hot Chips 2026: CUDAがRISC-Vをターゲットに CUDAはGPUコンピューティングの世界で最も重要なソフトウェアフレームワークであり、NvidiaはRISC-VでのCUDAサポートを検討しています。条件が適用される場合があります。 Chester Lam 2026年8月24日 5シェア CUDAはGPUコンピューティング、特に機械学習アプリケーションにおいて巨大な存在です。これまでのところ、CUDAはx86-64およびaarch64 CPUをサポートしています。現在、NvidiaはCUDAサポートをRISC-Vに拡張することを検討しています。この動きは、RISC-V CPUがGPUコンピューティングに貢献する道を開きます。Nvidiaの講演では、RISC-V CPUがCUDAと連携するために満たす必要がある要件に焦点が当てられました。基本的に、彼らはサーバーグレードのCPUとプラットフォームを求めています。 Nvidiaは、RVA23 CPUと、RISC-VのサーバーSoCおよびサーバープラットフォーム仕様への準拠を要求することから始めています。これらの仕様には、RAS(信頼性、可用性、保守性)機能、専用のセキュリティプロセッサ、その他の基本的な機能が含まれます。Nvidiaは、これらの仕様によってサーバーグレードの期待のほとんどを満たしています。Nvidiaには、RISC-Vプロファイルまたは上記のプラットフォーム仕様を超える、さらにいくつかの要件があります。なぜなら、これらの機能なしではCUDAソフトウェアをうまく動作させるのが難しいと判断したからです。彼らは、パフォーマンス向上拡張機能を使用できないという「最低共通 denominador」の問題を避けたいと考えています。なぜなら、それらの拡張機能がサポートされているハードウェアで実行されていることを保証できないからです。Nvidiaの観点からは、非効率的なコードを出荷することになります。Nvidiaは、予測サポートにより分岐を回避できるため、ベクトル拡張を例として挙げました。 ACPIはより難しい要件です。ACPIは、ソフトウェアがハードウェアの能力を検出できるようにし、電力、パフォーマンス、熱管理に使用できます。Nvidiaのソフトウェアチームは、CUDAのポーティングを開始したとき、RISC-VハードウェアにACPIがなかったため満足していませんでしたが、その状況は解決されました。2025年に、UEFIフォーラムはRISC-V ACPIサポートを追加しました。RISC-V BRS(ブートおよびランタイムサービス)仕様は昨年 ratified され、ACPIが含まれています。 次に、NvidiaはPCIeコヒーレンシを要求します。Nvidiaは、CPUがデータを書き込んだが、そのデータがキャッシュに残っているというメモリ順序の問題を提起します。CUDAがGPUにそのデータをコピーするためにDMAリクエストを開始した場合、DMAエンジンはDRAMからデータを読み取り、CPU側のキャッシュに残っている変更済みデータを読み飛ばす可能性があります。GPUからの結果をコピーする際、DMAエンジンがDRAMにデータを書き込んだ後、CPUはキャッシュから古いデータを読み取る可能性があります。システムにPCIeコヒーレンシがない場合、ソフトウェアはキャッシュの無効化を明示的に行う必要があります。CUDAスタックにキャッシュ無効化を組み込むのは困難であり、NvidiaはPCIeコヒーレンシをサーバーCPUの標準機能と見なしています。RISC-VのサーバーSoC仕様は、ハードウェアがキャッシュコヒーレンシを実装することを推奨していますが、Nvidiaは保証を求めています。 Nvidiaはまた、ハードウェアがピアツーピアPCIe通信をサポートすることを望んでいます。この機能がない場合、2つのデバイス間でコピーされるバッファはCPUメモリを経由する必要があり、パフォーマンスが低下し、追加の同期信号が必要になるため複雑さが増します。 残念ながら、Nvidiaはすべての要件を詳細には説明しませんでした。彼らは、あるレベルのパフォーマンスを目指しており、全体のリストは2ページに収まると述べています。それが大きなフォントで2ページをダブルスペースにしたものなのか、それとも学生が創造的に情報を詰め込むことができるオープンノート試験のような2ページなのかは不明です。 NVLink Fusionの要件 RISC-V CPUでCUDAを実行することに加えて、NvidiaはNVLink Fusionの要件についても簡単に説明しました。NVLink Fusionにより、他の企業はNvidiaのNVLink IPを自社のチップに実装でき、選択したカスタムCPUでNvidiaのNVLink C2Cリンクを使用できるようになります。仮説上の製品は、NvidiaのGB10のように、MediaTekのCPUダイとNvidia GPUをNVLink C2Cでリンクするようなものになります。Nvidiaはもちろん、顧客にNvidiaのCPUを使用してもらいたいと考えています。しかし、顧客がカスタムCPUや他のアクセラレータを接続したい場合でも、NvidiaはNVLink IPの使用を望んでいます。カスタムCPUはRISC-Vである可能性があります。 NVLink Fusionの要件には、CUDAのすべての要件に加えて、DOCAやNCCLのようなソフトウェアフレームワークをサポートするために必要なものが含まれます。要件は、Nvidiaとの緊密なパートナーシップを持つことまで拡張されており、これは当然のことのように思えます。IPの統合は複雑な作業であり、GB10のためにMediaTekがNvidiaと協力したような緊密な協力が必要になるでしょう。 Nvidiaの講演からの印象 RISC-Vのソフトウェアエコシステムは、x86-64やaarch64に追いつくまでにはまだ距離があります。NvidiaがCUDAをRISC-Vの世界にもたらす努力は、有望な進展です。残念ながら、これらの努力は、Nvidia GPUをRISC-Vシステムに接続してCUDAで作業できることを必ずしも意味しません。既存のRISC-Vハードウェアの大部分は、Nvidiaの要件を満たさないでしょう。実際、近い将来、RISC-Vコンシューマーハードウェアがこれらの要件を満たすものがあるとしても、私は驚くでしょう。ACPIは明らかな障害であり、ベンダーが採用するのは難しいようです。aarch64の世界では、ACPIサポートは標準化されてから何年も経っているにもかかわらず、斑があるのが現状です。2025年に ratified されたRISC-V標準が、広くサポートされるまでには数年かかるでしょう。それ以上かかる可能性もあります。 CUDAサポートを備えたRISC-Vシステムが登場するとすれば、それはホビイストが購入できるシングルボードコンピュータではなく、サーバーシステムになる可能性が高いです。NvidiaはSiFiveと提携しており、SiFiveはHot ChipsでCUDAを実行するシステムのデモを計画していると述べています。Nvidiaは、スライドの例示的なCPU仕様がそのシステムに対応していることを示唆しており、それらの仕様はハイコアカウントのサーバーチップを示唆しています。私はそれを見るのを楽しみにしていますが、NvidiaがCUDAをサポートされていないシステムで実行されるのをブロックしないことを願っています。愛好家がRISC-VシステムからNvidia GPUにデータを供給しようとすることをぜひ見てみたいです。 今後、Nvidiaが要件を緩和し、既存のRISC-Vシステムがそれらを満たす機会を増やしてくれることを願っています。ベクトル拡張機能やPCIeコヒーレンシの欠如が、必ずしも解決不可能なパフォーマンス問題につながるわけではありません。予測可能であれば、予測サポートの代わりに分岐を使用してもうまく機能します。PCIeコヒーレンシの欠如を回避するために必要なキャッシュ無効化は、パフォーマンスコストを発生させます。しかし、そのコストは、データ移動よりも多くの計算を行うワークロードにとっては許容できるかもしれません。PCIeピアツーピア転送についても同様です。物事が速く進むのは素晴らしいことですが、注意深く行えば、頻繁に発生しないことは遅いパスに置くことができます。うまくいけば、Nvidiaの現在の要件は、迅速で低リスクなRISC-Vポートを可能にするために設定された便宜から生じているのでしょう。そしてうまくいけば、CUDAは、専門的なエンタープライズデザインだけでなく、幅広いRISC-Vシステムでアクセス可能になるように進化するでしょう。 5シェア 前へ