El soporte de CUDA en CPUs RISC-V supone un cambio de paradigma frente al dominio de x86 y Arm en centros de datos y sistemas IA
En el marco del RISC-V Summit China, NVIDIA ha confirmado un movimiento estratégico de gran alcance: su pila de software CUDA comenzará a dar soporte a procesadores basados en arquitectura RISC-V. El anuncio, realizado por Frans Sijstermans, vicepresidente de ingeniería de NVIDIA, marca un hito en la evolución de la computación acelerada y abre una nueva etapa para el desarrollo de plataformas IA más abiertas, eficientes y personalizables.
Hasta ahora, los entornos basados en CUDA se limitaban a trabajar con arquitecturas x86 y Arm, lo que reforzaba la dependencia de fabricantes como Intel, AMD o los diseñadores de chips Arm. Con este anuncio, RISC-V pasa de ser una arquitectura emergente en el ámbito académico o embebido, a convertirse en un contendiente serio para desplegar sistemas de alto rendimiento en inteligencia artificial, centros de datos e infraestructuras edge.
De arquitectura alternativa a plataforma estratégica
RISC-V destaca por su enfoque abierto y libre de licencias, lo que permite a empresas y organizaciones diseñar sus propios procesadores sin pagar royalties. Esta flexibilidad se traduce en la posibilidad de crear chips optimizados para cargas específicas —como inferencia de modelos IA, procesamiento de datos o gestión de redes— con una eficiencia energética muy superior a la de soluciones generalistas.
Con el soporte de CUDA, estos procesadores RISC-V podrán desempeñar el papel de CPU principal en sistemas de inteligencia artificial, habilitando una integración directa con GPUs de NVIDIA. Esto no solo facilita el desarrollo de plataformas IA más eficientes, sino que representa una ruptura con el modelo cerrado de silicio que ha dominado la industria durante décadas.
Ventajas técnicas y estratégicas
Desde una perspectiva técnica, portar código CUDA a RISC-V permitirá reutilizar librerías y kernels existentes en plataformas abiertas. El objetivo de NVIDIA es garantizar una experiencia de desarrollo consistente, facilitando la transición hacia hardware más flexible y controlable. A su vez, los diseñadores de chips basados en RISC-V podrán adaptar sus arquitecturas a los requisitos exactos de cada aplicación, optimizando rendimiento y consumo.
A nivel estratégico, esta evolución representa un desafío directo para las arquitecturas tradicionales. Mientras x86 mantiene un dominio histórico en servidores, y Arm ha crecido significativamente en entornos cloud y móviles, RISC-V se posiciona ahora como una tercera vía con alto potencial de disrupción, especialmente en regiones y sectores que buscan soberanía tecnológica.
Un cambio de juego para centros de datos y gobiernos
La posibilidad de combinar procesadores RISC-V con aceleradores NVIDIA mediante CUDA puede redefinir el diseño de servidores de próxima generación. Empresas que operan centros de datos a gran escala —donde cada vatio cuenta— podrán optar por arquitecturas más ligeras, personalizadas y sin ataduras de licencias. Esta ventaja será particularmente atractiva para gobiernos, hyperscalers y proveedores de servicios cloud que desean tener mayor control sobre su infraestructura.
Además, en un contexto global marcado por las tensiones geopolíticas y la fragmentación del mercado tecnológico, RISC-V ofrece un modelo neutral, abierto y escalable, que ahora se ve reforzado por uno de los ecosistemas de software más potentes del mundo: CUDA.
Un futuro más abierto, competitivo e innovador
La apuesta de NVIDIA no es un simple gesto técnico, sino una declaración de principios sobre hacia dónde se dirige el futuro de la computación de alto rendimiento. Con RISC-V, la compañía no solo amplía las opciones para los desarrolladores de IA, sino que promueve un entorno más competitivo e innovador.
A medida que se consoliden los primeros desarrollos de sistemas IA basados en CPUs RISC-V y GPUs NVIDIA, será posible evaluar con más claridad el impacto real de este movimiento. Pero todo apunta a que la combinación de arquitecturas abiertas, eficiencia energética y compatibilidad con CUDA cambiará las reglas del juego en muchos sectores tecnológicos.
Lo que hasta hace poco era una alternativa marginal, hoy se perfila como uno de los pilares sobre los que se construirá la próxima generación de infraestructuras inteligentes. Con este paso, NVIDIA no solo reafirma su liderazgo en inteligencia artificial, sino que también contribuye activamente a diversificar el ecosistema tecnológico global.
