英偉達近日正式推出CUDA 13.1版本，這是自2006年CUDA平臺問世以來最具突破性的功能擴展。此次更新引入名為CUDA Tile的全新GPU編程范式，旨在降低AI與加速計算的應用門檻，讓更多開發者能夠高效利用GPU的強大算力。

傳統CUDA編程基于單指令多線程（SIMT）模型，要求開發者精細控制線程執行細節。雖然這種方式提供了最大靈活性，但編寫跨多代GPU架構的高性能代碼需要深厚經驗。盡管已有CUDA-X、CUTLASS等工具庫輔助優化，英偉達仍通過CUDA Tile引入更高層次的抽象編程模型。該技術將張量核心等專用硬件細節封裝在虛擬指令集后，開發者只需關注數據塊（Tile）級別的計算定義，編譯器會自動處理線程映射、內存層次等底層實現。

隨著AI計算需求激增，張量已成為核心數據類型。英偉達為每代GPU配備的張量核心（TC）和內存加速器（TMA）雖提升了性能，但也增加了編程復雜度。CUDA Tile通過抽象硬件特性，使代碼能夠自動適配不同架構的張量核心，解決了跨代兼容性問題。這種編程方式類似于Python中NumPy庫的操作模式——開發者指定矩陣運算邏輯，無需手動管理底層執行細節。

技術實現層面，CUDA Tile基于全新的中間表示（IR）架構。該虛擬指令集將數據劃分為Tile單元，開發者通過定義Tile間的計算關系構建算法。相比傳統SIMT模型需要將數據映射到線程層級，Tile模型直接操作數據塊，顯著簡化了編程邏輯。英偉達提供的對比圖顯示，Tile模型（左）將數據劃分為塊后交由編譯器處理線程分配，而SIMT模型（右）需要開發者直接指定塊與線程的映射關系。

CUDA Tile的引入并未取代現有編程模式，而是與SIMT路徑形成互補。開發者可根據需求選擇：傳統內核編寫仍可使用SIMT模型，涉及張量核心運算時則可采用Tile內核。這種雙軌設計確保了既有代碼庫的兼容性，同時為新應用開發提供更高效的實現路徑。完整的軟件棧集成方案顯示，Tile編譯路徑與SIMT路徑并行存在，共同構成完整的GPU編程生態。

對于普通開發者，英偉達推出了cuTile Python庫作為主要交互接口。該工具封裝了CUDA Tile IR的后端實現，允許通過Python代碼直接調用Tile編程能力。專業開發者則可通過CUDA Tile IR的規范文檔，構建自定義編譯器或領域專用語言，其編程抽象層級與SIMT時代的PTX指令集相當。已有工具鏈若以PTX為目標，可快速調整支持CUDA Tile IR，實現跨代代碼優化。