NVIDIA近日宣布推出CUDA 13.1版本，其中最引人注目的是全新引入的CUDA Tile编程模型。这项技术革新被业界视为CUDA平台发展历程中的关键突破，尤其针对新一代Blackwell架构GPU进行了深度优化，旨在显著降低AI开发的复杂度并提升整体效率。
传统CUDA编程模式要求开发者精细控制每个线程的执行路径，而CUDA Tile则开创了全新的编程范式。开发者仅需将计算任务按"数据块"维度进行划分，通过更高层次的抽象描述算法逻辑，无需手动干预线程分配、Tensor Core启用或任务调度等底层细节。这些工作将由编译器和运行时系统自动完成，从而大幅减少硬件适配与性能调优的工作量。
Blackwell系列GPU成为首批支持CUDA Tile的硬件平台，该技术未来将逐步扩展至更多GPU架构。为确保长期兼容性，NVIDIA同步推出了CUDA Tile IR虚拟指令集，这种中间表示层可使代码在不同世代的Tensor Core架构上保持兼容运行。同时发布的cuTile Python库，则让AI开发者能够直接在Python生态中运用Tile编程模型。
在AI算力需求持续攀升的背景下，Tensor数据结构已成为核心计算单元，Tensor Core和TMA等专用硬件的性能也在快速迭代。CUDA Tile的核心理念是将硬件复杂性封装在底层，使开发者能够更专注于模型架构与算法创新，而非陷入线程分配等技术细节，最终实现更高效的GPU开发体验。
