用 Python 玩转 GPU 编程：NVIDIA cuTile 让你轻松上手 CUDA Tile！

在 Python 中借助 NVIDIA CUDA Tile 简化 GPU 编程

大家好！NVIDIA 在 CUDA 13.1 中推出了一项超级酷的功能——CUDA Tile，而这篇博客《在 Python 中借助 NVIDIA CUDA Tile 简化 GPU 编程》就是专门介绍它的 Python 版本 cuTile Python。简单说，它让 GPU 编程从“手动调优地狱”变成“像写 NumPy 一样简单”，特别适合 AI 和机器学习开发者。

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（上图：CUDA 13.1 宣传图和 CUDA Tile 核心概念图）

为什么需要 cuTile？传统 GPU 编程太累了

传统 CUDA（SIMT 模型）需要你手动管理线程、内存、甚至 Tensor Cores 的调用。代码复杂，新 GPU 一出就得重写优化。

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Simplify GPU Programming with NVIDIA CUDA Tile in Python | NVIDIA ...

（上图：GPU 内存层次示意图，传统编程需要手动处理这些细节）

而 CUDA Tile 引入“Tile”（数据块）概念：你只需描述在数据块上做什么运算，编译器自动处理线程调度、内存迁移、硬件加速（如 Tensor Cores）。cuTile Python 让这一切在 Python 中实现！

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Focus on Your Algorithm—NVIDIA CUDA Tile Handles the Hardware ...

（上图：Tile 编程模型示意图，开发者只需关注 Tile 运算）

cuTile Python 的神奇之处

• 更高抽象：像 NumPy 一样写数组运算。
• 自动优化：利用 Tensor Cores、共享内存、Tensor 内存加速器。
• 前向兼容：代码无需修改，就能跑在未来 NVIDIA GPU 上。
• 与传统 CUDA 共存：可以混合使用。

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（上图：NVIDIA Blackwell 架构，cuTile 的首发平台，专为 AI 设计）

实战：向量加法，只需几行代码！

博客对比了传统 SIMT 和 cuTile 的向量加法。

传统 CUDA C++ 版本（繁琐）：

C++

__global__ void vecAdd(float* A, float* B, float* C, int vectorLength) {
    int workIndex = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    if (workIndex < vectorLength) {
        C[workIndex] = A[workIndex] + B[workIndex];
    }
}

cuTile Python 版本（超级简单）：

Python

import cuda.tile as ct

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

完整测试脚本：

Python

from math import ceil
import cupy as cp
import numpy as np
import cuda.tile as ct

# 上面的 kernel 定义...

def test():
    vector_size = 2**12
    tile_size = 2**4
    grid = (ceil(vector_size / tile_size), 1, 1)
    a = cp.random.uniform(-1, 1, vector_size)
    b = cp.random.uniform(-1, 1, vector_size)
    c = cp.zeros_like(a)
    ct.launch(cp.cuda.get_current_stream(), grid, vector_add, (a, b, c, tile_size))
    
    # 验证结果
    np.testing.assert_array_almost_equal(cp.asnumpy(c), cp.asnumpy(a + b))
    print("vector_add_example passed!")

if __name__ == "__main__":
    test()

运行后会输出 “passed!”。

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（上图：Nsight Compute 中的 Tile 性能分析截图，能看到 Tile 统计信息）

安装和要求（注意！）

• pip install cuda-tile
• 需要 CuPy 处理 GPU 数组：pip install cupy-cuda13x
• 硬件：目前只支持 Blackwell GPU（计算能力 10.x/12.x，如 B200 或 RTX 50 系列）。旧卡（如 RTX 30/40）暂不支持，未来 CUDA 更新会扩展。
• 驱动 R580+（完整工具需 R590+），CUDA Toolkit 13.1+。

总结：GPU 编程的 Python 新时代

cuTile Python 让开发者专注于算法创新，而不是硬件细节。特别适合 AI/ML 场景，未来会支持更多工作负载。

原博客链接（中文版，强烈推荐）： 在 Python 中借助 NVIDIA CUDA Tile 简化 GPU 编程

官方资源：

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

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

如果你有 Blackwell GPU，赶紧试试！否则，先学概念，等硬件升级后再玩。欢迎评论：你觉得 cuTile 会流行起来吗？🚀