ในวงการ AI ปัจจุบัน เราแทบจะเห็นแต่แพลตฟอร์มที่ใช้ซีพียูบนสถาปัตยกรรม x86 (เช่น Intel, AMD) และ ARM (เช่น NVIDIA Grace, Ampere หรือชิปของ Apple) ครองตลาดศูนย์ข้อมูลและกลุ่ม AI อย่างเบ็ดเสร็จ แต่ตอนนี้กำลังจะเกิดความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ เมื่อ NVIDIA เปิดให้ CUDA รองรับ RISC-V แล้วอย่างเป็นทางการ
CUDA รันบน RISC-V ได้แล้ว — เปลี่ยนเกมวงการ AI
จากประกาศล่าสุดโดย RISC-V International ระบุว่า ซอฟต์แวร์ CUDA ของ NVIDIA สามารถพอร์ตให้ทำงานบนซีพียู RISC-V ได้ ซึ่งถือเป็นก้าวกระโดดของสถาปัตยกรรมเปิดนี้ในการเข้าสู่วงการ AI อย่างแท้จริง
CUDA ถือเป็นเครื่องมือหลักที่นักพัฒนา AI ทั่วโลกใช้ในการประมวลผลบนจีพียูของ NVIDIA ทั้งในงานด้าน deep learning, machine learning และการเร่งความเร็วทางคณิตศาสตร์ ดังนั้นการที่ RISC-V สามารถรองรับ CUDA ได้ จึงเท่ากับว่าเปิดโอกาสให้แพลตฟอร์มใหม่ที่ไม่ต้องจ่ายค่าลิขสิทธิ์ใดๆ เข้าร่วมแข่งขันในตลาดได้
จุดแข็งของ RISC-V: ฟรี, เปิดกว้าง, เร็ว
RISC-V เป็นสถาปัตยกรรมแบบ open-source ที่ ไม่ต้องเสียค่าลิขสิทธิ์ ในการใช้งานหรือพัฒนา นั่นหมายความว่าใครก็สามารถนำไปสร้างชิปเองได้ ไม่ว่าจะเป็นบริษัทเล็กหรือสตาร์ทอัพ ซึ่งตรงข้ามกับ ARM หรือ x86 ที่ต้องจ่ายค่าธรรมเนียมจำนวนมาก
สิ่งนี้ส่งผลให้ ต้นทุนการออกแบบและผลิตชิป AI บน RISC-V ต่ำลงอย่างมาก และยังช่วยให้การออกแบบ/ทดสอบวงจร (chip verification) ทำได้เร็วขึ้น นอกจากนี้ RISC-V ยังเหมาะกับการใช้งานในระบบ Edge AI เช่น IoT, หุ่นยนต์, อุปกรณ์ฝังตัว ที่ต้องการประสิทธิภาพดีและต้นทุนต่ำ
Tenstorrent: ตัวอย่างบริษัทที่เดินเกม RISC-V เต็มตัว
หนึ่งในบริษัทที่โดดเด่นในตลาด RISC-V AI คือ Tenstorrent ที่นำโดย Jim Keller — วิศวกรระดับตำนานผู้อยู่เบื้องหลังชิป Ryzen และ Apple A-series โดย Tenstorrent พัฒนาชิป AI อย่าง Wormhole n150 และ Wormhole n300 ที่ออกแบบมาเพื่อให้ประสิทธิภาพสูง แต่ยังคงราคาย่อมเยาเมื่อเทียบกับโซลูชันจาก NVIDIA หรือ Intel
Tenstorrent ตั้งเป้าว่า ชิปของตนจะสามารถใช้งานร่วมกับ CUDA ได้ในอนาคต ซึ่งจะช่วยดึงดูดนักพัฒนาเดิมของ NVIDIA ให้เข้ามาใช้งาน RISC-V ได้ง่ายขึ้น
ตลาดจีนให้ความสนใจ RISC-V อย่างมาก
อีกหนึ่งภูมิภาคที่น่าจับตาคือประเทศจีน ซึ่งให้ความสนใจ RISC-V อย่างจริงจัง ด้วยเหตุผลด้าน การพึ่งพาเทคโนโลยีในประเทศ และหลีกเลี่ยงข้อจำกัดด้านการค้า โดย RISC-V ที่เปิดเสรีไม่มีเจ้าของจึงกลายเป็นทางเลือกที่น่าดึงดูดอย่างยิ่ง
เมื่อ CUDA เริ่มรองรับ RISC-V อย่างเป็นทางการ เราอาจเห็นบริษัทจีนหลายแห่งหันมาผลิตชิป AI ของตนเองมากขึ้น และเข้าสู่ตลาดได้โดยไม่ต้องพึ่งพาแพลตฟอร์มเดิมอย่าง ARM หรือ x86 อีกต่อไป
ผลกระทบต่อ x86 และ ARM: อาจเริ่มสั่นคลอน
แม้ x86 และ ARM จะยังคงครองตลาดระดับสูงอยู่ แต่การเปิดทางให้ CUDA รองรับ RISC-V จะช่วยกระจายอำนาจและลดการผูกขาดลงในระยะยาว โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มลูกค้าใหม่, สตาร์ทอัพ, และองค์กรที่ต้องการความยืดหยุ่นในการออกแบบชิป
สำหรับ NVIDIA เอง การตัดสินใจนี้อาจถือเป็นกลยุทธ์ระยะยาวที่ช่วยขยายการใช้งาน CUDA ไปยังแพลตฟอร์มใหม่ และช่วยให้ NVIDIA ยังคงเป็นศูนย์กลางของวงการ AI ต่อไป ไม่ว่าชิปจะมาจากสถาปัตยกรรมใดก็ตาม
สรุป: โลก AI กำลังเปิดกว้างมากขึ้น
การที่ CUDA รองรับ RISC-V ถือเป็นการ เปิดประตูสู่ความหลากหลายทางเทคโนโลยีในวงการ AI และช่วยให้ผู้เล่นรายใหม่เข้าสู่ตลาดได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องจ่ายค่าลิขสิทธิ์ให้ใคร นอกจากนี้ยังเพิ่มความสามารถในการแข่งขัน ลดการผูกขาด และอาจเร่งให้เกิดนวัตกรรมใหม่ๆ ได้เร็วกว่าเดิม
ไม่แน่ว่าในอนาคตอันใกล้ เราอาจเห็น ชิป AI ราคาย่อมเยาที่ประสิทธิภาพสูงจากบริษัทนอกกระแส กลายเป็นผู้เปลี่ยนเกมก็เป็นได้
ที่มา: wccftech
