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英偉達(dá)于本周四正式推出 CUDA 13.1，宣布這是自 2006 年 CUDA 平臺問世以來“規(guī)模最大的一次功能擴(kuò)展更新”。此次更新的核心是引入了一種名為 CUDA Tile 的全新 GPU 編程方式，旨在讓更廣泛的開發(fā)者能夠更輕松地利用 GPU 的強(qiáng)大能力，尤其是 AI 與加速計(jì)算任務(wù)。

CUDA Tile 是一套用于基于數(shù)據(jù)塊（Tile）的并行編程的虛擬指令集。它允許開發(fā)者在更高抽象層次上編寫算法，并自動屏蔽如張量核心等專用硬件的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，從而簡化開發(fā)流程并提升代碼在多種 GPU 架構(gòu)間的可移植性。

傳統(tǒng)的 CUDA 編程基于單指令多線程（SIMT） 模型，雖然為開發(fā)者提供了極高的靈活性與控制精度，但編寫高性能且能跨多代 GPU 高效運(yùn)行的代碼往往需要深厚的專業(yè)知識和大量優(yōu)化工作。

隨著 AI 等計(jì)算負(fù)載的演進(jìn)，張量（Tensor） 已成為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型。英偉達(dá)也為此設(shè)計(jì)了專用硬件，例如張量核心（TC） 和張量內(nèi)存加速器（TMA）。硬件日益復(fù)雜，對軟件抽象層的需求也愈加迫切。CUDA Tile 正是為了抽象化張量核心及其編程模型而生，使基于它編寫的代碼能夠兼容當(dāng)前及未來的張量核心架構(gòu)。

在這種范式下，開發(fā)者只需定義數(shù)據(jù)塊（Tile）及其上的計(jì)算操作，而無需具體指定這些操作如何映射到硬件線程與內(nèi)存層次。編譯器與運(yùn)行時會自動處理執(zhí)行細(xì)節(jié)。這種模式在 Python 生態(tài)中已很常見，例如使用 NumPy 進(jìn)行矩陣運(yùn)算時，用戶只需關(guān)注運(yùn)算邏輯，無需手動管理底層并行執(zhí)行。

CUDA Tile 建立在 CUDA Tile IR（中間表示） 之上。Tile IR 提供了一套虛擬指令集，使得基于 Tile 的操作能夠直接映射到本機(jī)硬件。它擴(kuò)展了 CUDA 平臺，新增對基于 Tile 程序的原生支持，其角色類似于 SIMT 編程中的 PTX（Parallel Thread Execution）。

開發(fā)者將數(shù)據(jù)并行程序劃分為 Tile 和 Tile 塊，由 CUDA Tile IR 負(fù)責(zé)將其映射到線程、內(nèi)存層次和張量核心等硬件資源。這一抽象層次的提升，有助于構(gòu)建更高級別的硬件專用編譯器、框架及領(lǐng)域?qū)Ｓ谜Z言。

值得強(qiáng)調(diào)的是，Tile 編程并非取代傳統(tǒng)的 SIMT 編程，而是一種可選的補(bǔ)充方案。開發(fā)者可根據(jù)需求靈活選擇：

l  當(dāng)需要細(xì)粒度控制時，仍可編寫傳統(tǒng) SIMT 內(nèi)核；

l  當(dāng)希望便捷利用張量核心等專用硬件時，則可編寫 Tile 內(nèi)核。

對于大多數(shù)開發(fā)者而言，并不需要直接接觸 CUDA Tile IR。英偉達(dá)提供了更上層的工具：

NVIDIA cuTile Python：一個基于 CUDA Tile IR 后端的 Python 實(shí)現(xiàn)，讓開發(fā)者能夠以熟悉的 Python 語法進(jìn)行 Tile 編程。而對于編譯器、框架或函數(shù)庫的開發(fā)者，可以直接基于 CUDA Tile IR 進(jìn)行開發(fā)，其文檔與規(guī)范已公開，便于將現(xiàn)有以 PTX 為目標(biāo)的工具擴(kuò)展至支持 Tile 抽象。

CUDA 13.1 引入的 CUDA Tile 編程范式，是英偉達(dá)為了應(yīng)對硬件復(fù)雜化、降低高性能計(jì)算與 AI 開發(fā)門檻而邁出的重要一步。通過提升抽象層級，它讓開發(fā)者能更專注于算法本身，而非硬件細(xì)節(jié)，有望進(jìn)一步推動 GPU 加速計(jì)算的普及與創(chuàng)新。