CUDA 13.1更新核心内容 - 英伟达发布CUDA 13.1，官方定性为自2006年诞生以来最大的进步[1] - 核心变化是推出全新的CUDA Tile编程模型，让开发者可以用Python编写GPU内核[1] - 一个15行的Python内核性能可以媲美200行手动优化的CUDA C++代码[1][13] CUDA Tile编程模型的技术革新 - 编程范式从传统的SIMT（单指令多线程）模型转变为基于Tile（瓦片）的模型[4][5] - 开发者无需手动管理线程索引、线程块等底层细节，只需将数据组织成Tile并定义运算，编译器和运行时会自动完成硬件映射[4][5] - 此举将GPU编程门槛从“HPC专家”降低到“会写Python的数据科学家”[8] 支撑新模型的核心组件 - CUDA Tile IR是一套全新的虚拟指令集，在高级语言和硬件之间增加抽象层，确保基于Tile编写的代码能在不同代际的GPU上兼容运行[8] - cuTile Python是面向开发者的接口，允许直接用Python编写GPU内核[8] 针对Blackwell架构的性能优化 - cuBLAS引入了FP64和FP32精度在Tensor Core上的仿真功能[10] - 新增的Grouped GEMM API在MoE（混合专家模型）场景下能实现高达4倍加速[10] - cuSOLVER的批处理特征分解在Blackwell RTX PRO 6000上相比L40S实现了约2倍的性能提升[10] - 开发者工具Nsight Compute新增了对CUDA Tile内核的性能分析支持，可将性能指标映射回cuTile Python源代码[10] - 目前CUDA Tile仅支持Blackwell架构（计算能力10.x和12.x），开发重点集中在AI算法，未来会扩展到更多架构并推出C++实现[10] 行业影响与“护城河”争议 - 芯片设计传奇人物Jim Keller质疑，Tile模型可能使AI内核更容易移植到其他硬件上，从而削弱英伟达CUDA的“护城河”[3][11] - Tile编程模型并非英伟达独有，AMD、Intel等厂商的硬件在底层架构上同样可以支持基于Tile的编程抽象[11] - 新模型提高了代码抽象层次，理论上使同一套算法逻辑更容易适配到其他支持Tile编程的硬件[11] - 但英伟达通过CUDA Tile IR提供的跨代兼容性，主要服务于其自家GPU平台间的无缝迁移，移植到竞争对手平台仍需重写[12] 对开发者生态的潜在影响 - GPU编程门槛大幅降低，大量数据科学家和AI研究者可直接上手编写高性能GPU代码，无需依赖稀缺的HPC专家进行深度优化[12][13]