NVIDIA护城河20年来最大更新 CUDA 13.1正式发布 - cnBeta.COM 移动版

近日，NVIDIA推出了CUDA 13.1，官方称其为自2006年CUDA平台诞生以来最大、最全面的升级。该更新的核心亮点是引入了革命性的CUDA Tile编程模型，这标志着GPU编程范式迈入一个新的、更高抽象的阶段。

传统的GPU编程基于SIMT（单指令多线程）模式，开发者需要关注线程、内存和同步等底层细节。然而，与此相反，CUDA Tile是一种基于tile（瓦片、数据块）的模型，开发者现在可以专注于将数据组织成块，并对这些数据块执行计算，而底层的线程调度、内存布局以及硬件资源映射等复杂工作，将由编译器和运行时自动处理。

为支持Tile编程，CUDA 13.1引入了虚拟指令集（Tile IR），并配套发布了cuTile工具，允许开发者使用Python来编写基于Tile的GPU Kernel。这极大地降低了GPU编程的门槛，使得不熟悉传统CUDA C/C++或底层SIMT模型的数据科学家和研究者也能编写GPU加速代码。

_tile编程并非取代SIMT，而是提供了一个并存的可选路径，开发者可根据具体应用场景，灵活选择最合适的编程模型。CUDA 13.1的意义，不仅在于新增功能或优化性能，更在于为构建新一代高层、跨架构的GPU计算库和框架奠定了基础。

过去，竞争对手（如AMD的ROCm、Intel的OneAPI）主要依赖兼容层进行CUDA代码转译，但对于CUDA Tile这种更高抽象的新模式，单纯的代码转译已远不足够。竞争对手必须构建同样智能的编译器来处理Tile IR，这无疑增加了技术对齐的难度，客观上进一步提升了CUDA生态系统的粘性和用户锁定度。

NVIDIA 的 CUDA 13.1 really broke the ground, it's like a new era for GPU programming ! I think it's amazing that they introduced the Tile IR and cuTile tool, it makes it so much easier for people who are not familiar with traditional CUDA C/C++ or SIMT model to start coding on GPU . The fact that it's not replacing SIMT but rather providing a new option is really smart . It also shows that NVIDIA is thinking about the future and making their platform more accessible and flexible. Now, AMD and Intel have some catching up to do

NVIDIA 13.1 发布了 真的是太 cool 的一个更新，自 2006 年以来最大也是最全面的升级了 ！我觉得这种 cuda tile编程模型简直是Future！ 它让我们不需要关心这些底层细节，直接从数据块开始编程，而编译器和运行时会处理所有的工作。

而且，它的影响不仅在于性能提升，更重要的是它能够为构建新一代高层、跨架构的 GPU 计算库和框架奠定了基础 。这种变化意味着我们将来能有更多的选择，更加自由地使用 GPU 的能力，而不是被固定的编程模型限制 。

当然，竞争对手也必须跟进这个步伐，否则他们就不会能够 compete 在相同的市场上 。这也意味着，一个强大的生态系统需要持续的创新和投入 。我觉得 NVIDIA 的这种更新是未来计算力的必然方向 ！

cuda 13.1 真是太强大了！现在开发者不需要了解内存布局、线程调度什么的， juste能写一些 tile code就好了，简直太容易了！ competition 的 ROCm 和 OneAPI 还是啰嗦不止，不如 cuda 一样直接。cuda 生态系统的粘性真的是很高！

NVIDIA 的这个 CUDA 13.1 really cool ! 最重要的是，它让人能够专注于数据的组织和计算，而不用再关心底层的线程调度和内存布局等问题。 Tile 模式也真的降低了 GPU 编程的门槛，数据科学家和研究者也不需要从头开始学习 CUDA C/C++ 或 SIMT 模式了 . Competitor 的 ROCm 和 OneAPI 还是有用的工具，但是它们的智能编译器需要更多时间来适应这个新模式 . 我们看到 NVIDIA 的生态系统确实更加牢固和稳定了

cuda 13.1 是真的很牛的更新啊 GPU 题材都在疯狂发展，tile编程模型来破坏传统 simt 模式的局限性。研究发现，tile编程可以让开发者更快速地将应用推向高性能gpu，而 traditional simt 模式需要更多的手工调试 。 但同时，amd 和 intel 的 rocm 和 oneapi 却没能完全捕捉到 cuda 13.1 的 tileIR 和 cuTile 工具的潜力 2025 年 gpu 应用场景预测：tile 模式将成为 Future GPU 计算模式的关键

cpu-gpu 并发能力的提升，会使得更多的人可以利用 gpu 的计算强度，而在 cpu-architectural 这方面，amd 和 intel 也需要重新思考 2025 年后 gpu 和 cpu 的关系，会是一个更加多元化和复杂的landscape

对比 rocm 和 oneapi，cuda 13.1 的 tileIR 和 cuTile 工具更容易让开发者使用 python 来编写 GPU 加速代码

NVIDIA 这次真的太牛了， CUDA 13.1 的 Tile编程模型根本性的改变了 GPU 编程的方向！ 之前的 SIMT模式还是有点儿局限的，难以组织数据和执行计算。但是现在就像切块处理一样，开发者可以专注于组织数据，编写更高层次的代码。 这种编程模型不仅降低了门槛，也让不 Familiar GPU 加速研究者的机会也多了！ Competition like ROCm 和 OneAPI 也必须跟上这种技术进步，否则 CUDA生态系统就不会再稳固。