CUDA Tile：英伟达编程范式的革命性转变与护城河之争

【导语】深度剖析英伟达CUDA Tile技术的颠覆性创新，解读其战略布局与行业影响。

英伟达CUDA平台迎来二十年来最重大的革新——CUDA Tile。这一技术彻底改变了GPU编程模式，允许开发者使用Python替代C++编写内核代码，标志着AI与高性能计算进入新纪元。

在CUDA 13.1版本中，英伟达引入了CUDA Tile技术——一种全新的显卡代码编写范式，旨在通过抽象化底层硬件（如Tensor Cores）细节，显著降低开发门槛。这好比从手动调试乐团中的每件乐器，转变为指挥整个乐队演奏。

这一更新迅速引发芯片界传奇人物、Tenstorrent CEO Jim Keller的关注与质疑。他提出：此次更新是否意味着CUDA的“护城河”被终结？

Jim Keller认为，当英伟达GPU转向Tile瓦片结构，而其他硬件厂商也采用类似架构时，AI内核将更容易在不同平台间移植。但事实是否如此？

深入探讨需从两个问题入手：Jim Keller为何具有行业影响力？CUDA Tile技术及CUDA护城河的本质是什么？

Jim Keller被誉为芯片界的“传奇架构师”，其职业生涯贯穿x86-64指令集奠基、AMD Zen架构翻身仗、苹果A系列芯片开发等里程碑。他的观点极具分量。

此前，Jim Keller曾批评CUDA为“沼泽”，意指其复杂性令开发者深陷其中。而CUDA Tile的推出，似乎是对这一批评的回应。

回顾CUDA历史，传统的SIMT（单指令多线程）模型在AI时代面临瓶颈。现代AI计算以矩阵乘法为核心，而SIMT模型要求开发者以线程为单位编程，难以高效利用Tensor Core等硬件加速单元。

技术重构：CUDA Tile与SIMT的范式断裂

CUDA Tile彻底改变了编程原子，从“线程”转向“瓦片”。开发者不再管理单个线程，而是定义数据块（Tile）及其操作，编译器自动处理硬件映射。这类似于从汇编语言跃升至高级语言，极大简化了代码编写。

例如，在矩阵乘法中，CUDA Tile允许开发者用简洁的Python代码表达算法，无需显式管理线程同步或内存屏障，底层硬件细节由编译器优化。

底层支撑是CUDA Tile IR（中间表示），它提供虚拟指令集，使代码能在多代GPU上高效运行，屏蔽硬件差异，提升移植性。

英伟达此次优先推出Python支持（cuTile Python），而非C++，反映了AI开发生态中Python的主导地位，旨在让研究者留在熟悉环境中实现高性能计算。

竞争格局：CUDA Tile直面OpenAI Triton

CUDA Tile的推出，部分旨在对抗OpenAI的Triton语言。Triton同样采用基于块的编程模型，致力于降低对英伟达闭源库的依赖，两者在理念上不谋而合。

那么，CUDA Tile是否终结了CUDA的护城河？分析表明，它在英伟达代际GPU间提升了移植性，但跨厂商移植仍面临挑战。英伟达并未拆除护城河，而是将其加固——在沼泽上铺设高速公路，但这条路仅通向英伟达的城堡。

总之，CUDA Tile是英伟达对AI编程范式的一次降维打击，通过硬件抽象化降低门槛，同时强化生态锁定。Jim Keller的质疑揭示了行业对开放性的渴望，但英伟达的野心在于引领未来计算潮流。

参考资料：https://x.com/jimkxa/status/1997732089480024498, https://developer.nvidia.com/blog/focus-on-your-algorithm-nvidia-cuda-tile-handles-the-hardware/, https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-cuda-13-1-powers-next-gen-gpu-programming-with-nvidia-cuda-tile-and-performance-gains, https://developer.nvidia.com/blog/simplify-gpu-programming-with-nvidia-cuda-tile-in-python, https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/jim-keller-criticizes-nvidias-cuda-and-x86-cudas-a-swamp-not-a-moat-x86-was-a-swamp-too