专注于算法吧！NVIDIA CUDA Tile 让 GPU 编程更简单、更未来-proof

大家好！NVIDIA 在 CUDA 13.1（2025 年 12 月发布）中推出了 CUDA Tile，这是一个革命性的 tile-based GPU 编程模型，被称为“自 2006 年 CUDA 诞生以来最大的平台更新”。它让开发者从繁琐的硬件细节中解放出来，专注于算法本身，尤其适合 AI 和高性能计算。

developer.nvidia.com

developer.nvidia.com

（上图：CUDA Tile 编程模型示意图，开发者只需描述 Tile 上的运算，编译器自动优化硬件映射）

传统 CUDA 的痛点：硬件细节太多

过去，CUDA 的 SIMT（单指令多线程）模型要求开发者手动管理线程、共享内存、寄存器，甚至 Tensor Cores 的调用。新 GPU 架构一出（如从 Ampere 到 Hopper，再到 Blackwell），代码往往需要大量重构才能发挥最佳性能。

nvidia.com

developer.nvidia.com

（Tensor Cores 的演进：从 Volta 到 Blackwell，不断增强，但传统编程需要手动调优）

CUDA Tile 的核心创新：Tile-based 模型 + 虚拟指令集

• 你把数据切成 Tiles（固定大小的数据块，通常是 2 的幂，如 16x16 或 256）。
• 在 Tile 上直接写运算（如加法、矩阵乘）。
• 编译器和运行时 自动处理：线程分配、内存层次、Tensor Cores/Tensor Memory Accelerators 的使用。
• 代码具有前向兼容性：无需改代码，就能自动适配当前和未来的 NVIDIA GPU 架构。

nvidia.com

developer.nvidia.com

（Blackwell 架构：CUDA Tile 的首发平台，专为 AI 工厂设计）

developer.nvidia.com

CUDA Refresher: Reviewing the Origins of GPU Computing | NVIDIA ...

（CUDA 编程模型演进时间线：从 SIMT 到 Tile-based 的重大跃进）

实战示例：用 cuTile Python 写向量加法

目前最方便的是 Python 接口（包名：cuda-tile），代码像 NumPy 一样简洁。

Python

import cupy as cp
import cuda.tile as ct

TILE_SIZE = 256  # Tile 大小，必须是 2 的幂

@ct.kernel
def vector_add(a, b, c, tile_size: ct.Constant[int]):
    pid = ct.bid(0)  # 获取 block ID
    a_tile = ct.load(a, index=(pid,), shape=(tile_size,))
    b_tile = ct.load(b, index=(pid,), shape=(tile_size,))
    result_tile = a_tile + b_tile
    ct.store(c, index=(pid,), tile=result_tile)

if __name__ == "__main__":
    N = 1024 * 1024
    a = cp.arange(N, dtype=cp.float32)
    b = cp.arange(N, dtype=cp.float32) * 2
    c = cp.zeros(N, dtype=cp.float32)

    grid = ((N + TILE_SIZE - 1) // TILE_SIZE, 1, 1)
    ct.launch(cp.cuda.get_current_stream(), grid, vector_add, (a, b, c, TILE_SIZE))

    print("检查结果：", cp.allclose(c, a + b))  # 输出 True

安装：pip install cuda-tile cupy-cuda13x

注意事项（重要！）

• 当前硬件限制：CUDA 13.1 版本的 cuTile 仅支持 NVIDIA Blackwell 架构 GPU（计算能力 10.x 或 12.x，如 B200、GB200、RTX 50 系列）。旧卡（如 RTX 30/40 系列）无法运行内核，会报架构不支持错误。
• NVIDIA 表示：未来 CUDA 13.x 子版本会逐步扩展支持更多架构（Ampere、Ada、Hopper 等）。
• 需要 CUDA Toolkit 13.1+ 和驱动 R580+。

总结：GPU 编程的未来方向

CUDA Tile 标志着从“线程为中心”转向“数据块（Tile）为中心”的范式转变。代码更简洁、可读、可移植，尤其对 AI 模型（如矩阵运算、注意力机制）有巨大潜力。

如果你有 Blackwell GPU，赶紧试试！否则，可以先学习概念，等支持扩展后再上手。类似开源替代如 Triton，在旧卡上也能玩得很开心。

官方资源：

• 原博客：Focus on Your Algorithm—NVIDIA CUDA Tile Handles the Hardware

• cuTile Python 文档：https://docs.nvidia.com/cuda/cutile-python/

• GitHub 示例：https://github.com/NVIDIA/cutile-python

欢迎讨论：你对这个新模型怎么看？会改变你的 GPU 开发习惯吗？🚀