NVIDIA近日宣布推出CUDA 13.1版本，其中最引人注目的是全新引入的CUDA Tile編程模型。這項(xiàng)技術(shù)革新被業(yè)界視為CUDA平臺(tái)發(fā)展歷程中的關(guān)鍵突破，尤其針對(duì)新一代Blackwell架構(gòu)GPU進(jìn)行了深度優(yōu)化，旨在顯著降低AI開發(fā)的復(fù)雜度并提升整體效率。

傳統(tǒng)CUDA編程模式要求開發(fā)者精細(xì)控制每個(gè)線程的執(zhí)行路徑，而CUDA Tile則開創(chuàng)了全新的編程范式。開發(fā)者僅需將計(jì)算任務(wù)按"數(shù)據(jù)塊"維度進(jìn)行劃分，通過更高層次的抽象描述算法邏輯，無需手動(dòng)干預(yù)線程分配、Tensor Core啟用或任務(wù)調(diào)度等底層細(xì)節(jié)。這些工作將由編譯器和運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)自動(dòng)完成，從而大幅減少硬件適配與性能調(diào)優(yōu)的工作量。

Blackwell系列GPU成為首批支持CUDA Tile的硬件平臺(tái)，該技術(shù)未來將逐步擴(kuò)展至更多GPU架構(gòu)。為確保長(zhǎng)期兼容性，NVIDIA同步推出了CUDA Tile IR虛擬指令集，這種中間表示層可使代碼在不同世代的Tensor Core架構(gòu)上保持兼容運(yùn)行。同時(shí)發(fā)布的cuTile Python庫(kù)，則讓AI開發(fā)者能夠直接在Python生態(tài)中運(yùn)用Tile編程模型。

在AI算力需求持續(xù)攀升的背景下，Tensor數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)已成為核心計(jì)算單元，Tensor Core和TMA等專用硬件的性能也在快速迭代。CUDA Tile的核心理念是將硬件復(fù)雜性封裝在底層，使開發(fā)者能夠更專注于模型架構(gòu)與算法創(chuàng)新，而非陷入線程分配等技術(shù)細(xì)節(jié)，最終實(shí)現(xiàn)更高效的GPU開發(fā)體驗(yàn)。