NVIDIA CUDA 13.1权威指南：CUDA Tile驱动下一代GPU编程，性能全面提升

引言

NVIDIA CUDA 13.1的发布，标志着自CUDA平台诞生二十年来最大、最全面的更新。本次发布带来了众多旨在提升性能、推动加速计算的新特性和更新，其中最引人注目的无疑是NVIDIA CUDA Tile的正式亮相——这是一个全新的、基于tile的编程模型，旨在将开发者从繁琐的硬件细节中解放出来，更专注于算法本身。此外，本次更新还包括了对Green Contexts的运行时API暴露、cuBLAS中的双精度和单精度仿真，以及一本为新手和高级CUDA程序员全新设计的CUDA编程指南。

本文将深入探讨CUDA 13.1的核心亮点，提供详尽的代码示例和技术解析，帮助您快速掌握新一代GPU编程的强大能力。

CUDA Tile编程：GPU编程的未来范式

为了更好地支持当前和未来的GPU软件开发，NVIDIA CUDA 13.1正式推出了CUDA Tile，它使开发者能够在一个比SIMT（单指令多线程）更高的抽象层次上编写GPU内核。在传统的SIMT编程中，您需要通过划分数据并为每个线程定义执行路径来指定内核。而使用CUDA Tile，您可以将代码提升一个层次，直接操作称为“tile”的数据块，并指定在这些tile上执行的数学运算。编译器和运行时会自动将这些工作以最优化的方式分配到独立的线程上执行。这种模型不仅抽象了Tensor Cores等专用硬件的复杂细节，还确保了您的代码能够与未来的GPU架构兼容。

CUDA 13.1发布了两个用于tile编程的核心组件：

• CUDA Tile IR: 一种新的虚拟指令集架构（ISA），用于编程NVIDIA GPU。
• cuTile Python: 一种新的领域特定语言（DSL），用于在Python中编写基于数组和tile的内核。

在当前版本中，需要注意以下几点：

• 硬件支持: CUDA Tile目前仅支持NVIDIA Blackwell（计算能力10.x和12.x）产品。未来的CUDA版本将增加对更多架构的支持。
• 应用领域: 开发重点主要集中在AI算法的tile编程上。未来的版本将继续增加更多功能和性能优化。
• 语言支持: 在即将发布的CUDA版本中，计划引入C++实现。

Green Contexts：更精细的GPU资源管理

Green Contexts是CUDA中一种轻量级的传统CUDA上下文替代方案，旨在为开发者提供一种在GPU上进行更细粒度空间分区和资源配置的机制。自CUDA 12.4起，Green Contexts已在驱动API中提供，而从CUDA 13.1开始，它们正式在运行时API中可用。

通过Green Contexts，您可以定义和管理GPU资源（主要是流式多处理器，SMs）的不同分区，并将一组特定的SM专用于某个上下文。然后，您可以启动CUDA内核并管理仅在该Green Contexts分配的资源内运行的流。一个典型的应用场景是，当您的应用程序中有对延迟敏感的代码，其优先级高于所有其他GPU工作时，可以通过为该代码分配专用的Green Contexts来保证其随时有可用的SM资源。

CUDA 13.1还引入了一个更具可定制性的split() API，开发者可以构建以前需要多次API调用才能实现的SM分区，并能够配置工作队列以最小化不同Green Contexts中提交的工作之间的虚假依赖。

代码示例：创建和使用Green Contexts

#include <cuda_runtime.h>
#include <iostream>

// 简单的CUDA内核
__global__ void simple_kernel(int *data) {
    int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    data[idx] = idx;
}

int main() {
    // 1. 查询可用的SM数量
    int sm_count;
    cudaDeviceGetAttribute(&sm_count, cudaDevAttrMultiProcessorCount, 0);
    std::cout << "Total SMs: " << sm_count << std::endl;

    // 2. 定义Green Contexts的SM分区
    // 为第一个上下文分配2个SM，其余的分配给第二个上下文
    cudaStream_t stream1, stream2;
    cudaGreenContext_t green_context1, green_context2;
    cudaGreenContextParams_t params1 = {0}, params2 = {0};

    params1.numSMs = 2;
    params2.numSMs = sm_count - 2;

    // 3. 创建Green Contexts
    cudaGreenContextCreate(&green_context1, 0, &params1);
    cudaGreenContextCreate(&green_context2, 0, &params2);

    // 4. 在不同的Green Contexts中创建流
    cudaStreamCreateWithGreenContext(&stream1, green_context1, 0);
    cudaStreamCreateWithGreenContext(&stream2, green_context2, 0);

    // 5. 在各自的流中启动内核
    int *d_data1, *d_data2;
    cudaMalloc(&d_data1, 256 * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_data2, 256 * sizeof(int));

    simple_kernel<<<1, 256, 0, stream1>>>(d_data1);
    simple_kernel<<<1, 256, 0, stream2>>>(d_data2);

    cudaStreamSynchronize(stream1);
    cudaStreamSynchronize(stream2);

    // 6. 清理资源
    cudaFree(d_data1);
    cudaFree(d_data2);
    cudaStreamDestroy(stream1);
    cudaStreamDestroy(stream2);
    cudaGreenContextDestroy(green_context1);
    cudaGreenContextDestroy(green_context2);

    return 0;
}

编译时补丁：更高效的内存调试

NVIDIA Compute Sanitizer 2025.4通过-fdevice-sanitize=memcheck编译器标志，增加了对NVCC编译时补丁的支持。这种补丁技术增强了内存错误检测能力，并提高了Compute Sanitizer的性能。编译时插桩将错误检测直接集成到NVCC中，从而实现更快的运行速度，同时通过先进的基址和边界分析捕捉更微妙的内存问题，例如相邻分配之间的非法访问。

代码示例：使用编译时补丁

# 1. 使用-fdevice-sanitize=memcheck标志编译您的代码
# 这会在编译时将内存检查代码直接注入到您的程序中
nvcc -fdevice-sanitize=memcheck -o myapp myapp.cu

# 2. 使用compute-sanitizer的memcheck工具运行您的应用程序
# 由于检查代码已在编译时加入，运行时的开销会显著降低
compute-sanitizer --tool memcheck ./myapp

CUB中的确定性浮点归约

由于浮点加法的非结合性，cub::DeviceReduce在历史上只能保证在同一GPU上运行时结果的位一致性。CUDA 13.1中的NVIDIA CCCL 3.1为此提供了两个额外的浮点确定性选项，让您可以在确定性和性能之间进行权衡：

• Not-guaranteed: 使用原子的单遍归约，不保证位一致的结果，但性能最高。
• GPU-to-GPU: 基于可复现归约算法，结果始终是位一致的，性能介于两者之间。

代码示例：设置确定性级别

#include <cub/cub.cuh>
#include <cuda/std/execution>

// ...

// 在主机代码中设置所需的确定性级别
// auto env = cuda::execution::require(cuda::execution::determinism::not_guaranteed); // 最高性能
// auto env = cuda::execution::require(cuda::execution::determinism::run_to_run);       // 默认，同一GPU上可复现
auto env = cuda::execution::require(cuda::execution::determinism::gpu_to_gpu);         // 跨GPU可复现

// 调用DeviceReduce并传入执行策略
cub::DeviceReduce::Sum(d_temp_storage, temp_storage_bytes, d_in, d_out, num_items, stream, env);

全新CUDA编程指南

CUDA 13.1还带来了一本完全重写的CUDA编程指南。这本官方、全面的指南被重构为五个部分，涵盖了从语言无关的CUDA概述，到C++和Python的入门与高级编程，再到特定CUDA功能的详细描述和技术附录，旨在为所有层次的CUDA开发者提供清晰、现代的学习路径。

总结

NVIDIA CUDA 13.1的发布是GPU编程领域的一个重要里程碑。通过引入CUDA Tile编程模型，NVIDIA正在为开发者铺平通往未来GPU架构的道路，使他们能够以前所未有的效率和简洁性编写高性能代码。同时，Green Contexts、编译时补丁、确定性归约等一系列新功能，以及对cuBLAS、cuSPARSE等核心库的性能增强，共同构成了迄今为止最强大的CUDA工具链。

我们鼓励所有GPU开发者下载并探索CUDA Toolkit 13.1，体验下一代GPU编程的强大功能。