NVIDIA近日正式推出CUDA Toolkit 13.1版本，官方宣稱這是該平臺自2006年問世以來最具顛覆性的重大更新。此次升級引入基于分塊（Tile）的編程模型、Green Context運行時API支持、cuBLAS庫性能優化等核心功能，為GPU編程帶來全新范式。
最引人注目的CUDA Tile編程模型通過抽象化硬件細節，允許開發者以更高抽象層級編寫算法。開發者只需定義數據分塊（Tile）及數學運算，編譯器和運行時系統會自動優化線程分配策略。該模型特別針對張量核心（Tensor Core）進行優化，確保代碼兼容未來GPU架構。首批支持該功能的Blackwell架構GPU（計算能力10.x/12.x）已實現AI算法的專用優化，后續版本將擴展至更多架構。
為配合Tile編程范式，NVIDIA同步推出CUDA Tile IR虛擬指令集和cuTile Python領域特定語言。前者提供底層指令支持，后者允許在Python環境中直接編寫數組級核函數。這種設計使GPU編程更接近NumPy等科學計算庫的使用體驗，顯著降低開發門檻。
Green Context技術作為另一項重大革新，通過輕量級上下文機制實現GPU資源的精細劃分。開發者可將特定數量的流式多處理器（SM）分配給獨立任務，確保高優先級計算始終獲得充足資源。例如在延遲敏感型應用中，可為關鍵代碼分配專用SM分區，避免與其他任務產生資源競爭。配套的split() API支持自定義SM分區策略，有效減少跨上下文任務提交的偽依賴問題。
數學庫方面，cuBLAS新增FP64/FP32矩陣乘法模擬功能，通過Tensor Core實現性能突破。在Blackwell架構GPU上，分組GEMM操作支持FP8/BF16/FP16數據類型，設備端形狀處理速度提升達4倍。cuSPARSE庫推出的SpMVOp API較傳統CSR格式實現性能躍升，cuFFT設備API則通過代碼生成技術優化傅里葉變換效率。
開發者工具鏈獲得全面強化。Nsight Compute分析器新增Tile統計模塊，可追蹤分塊維度與管線利用率；Nsight Systems引入系統級CUDA追蹤功能，支持跨進程硬件事件監控。Compute Sanitizer工具通過編譯時插樁技術增強內存錯誤檢測能力，在保持性能的同時提升調試精度。
多進程服務（MPS）更新聚焦資源隔離與調度優化。靜態SM分區功能允許創建獨占計算資源塊，Memory Locality Optimization Partition（MLOPart）則將單塊GPU虛擬化為多個邏輯設備，每個設備擁有獨立內存空間。這些特性在Blackwell系列GPU上已實現部署，后續將擴展至GB200等新架構。
CUDA Core計算庫（CCCL）帶來確定性浮點運算新選項，開發者可在性能與精度間靈活權衡。CUB算法接口經過重構，支持直接傳遞內存資源參數，省去繁瑣的臨時存儲空間管理步驟。這些改進使大規模并行計算開發流程更加簡潔高效。
該版本已開放下載，完整文檔與示例代碼可通過NVIDIA開發者平臺獲取。技術白皮書詳細闡述了Tile編程模型的設計理念，Python綁定庫則展示了如何快速實現高性能GPU加速算法。此次更新標志著GPU編程正式進入抽象化時代，開發者可將更多精力聚焦于算法創新而非硬件適配。
