CUDA Tile：革新AI编程，重塑护城河

【导读】揭秘CUDA Tile：重塑AI编程的未来。

英伟达CUDA迎来20年里程碑更新，重塑AI编程版图！

其中，最颠覆性更新为CUDA Tile，让开发者能用Python替代C++编写内核代码。

CUDA 13.1引入CUDA Tile技术，革新显卡代码编写方式，简化流程，提升未来适应性。

通过抽象化底层硬件（如Tensor Cores），降低开发门槛，如指挥乐团演奏般便捷。

此更新引发芯片界传奇人物、Tenstorrent CEO Jim Keller的关注与质疑：

Jim Keller提出观点：这次更新是否终结了CUDA的护城河？

他认为当GPU转向Tile瓦片结构，AI内核将更易移植。

但事实并非如此简单。需探讨两个问题：

1. Jim Keller背景为何？他的话为何有分量

2. CUDA Tile与CUDA护城河是什么

Jim Keller是芯片界代表性CPU/SoC架构师之一，被誉为「传奇架构师」、「芯片圈GOAT之一」。

他深刻影响了CPU发展路线，是近二十多年x86、移动SoC、AI芯片发展的幕后推手。

更细来说：

• x86-64时代奠基人之一：

作为x86-64指令集和HyperTransport共同作者，影响今天几乎所有桌面、服务器CPU。

• 多次带队完成「公司级」翻身战：

AMD Athlon/K8时代正面硬刚Intel。Zen让AMD重生。Apple A系列开启自研SoC路线。

• 跨CPU、手机SoC、自动驾驶、AI加速器「全栈」架构师：

在通用CPU、移动SoC、车载SoC、AI加速器上均做过一线设计和架构决策。

回顾CUDA历史，早在2006年，英伟达发布G80架构和CUDA，开启通用GPU计算黄金时代。

二十年来，「单指令多线程」（SIMT）模型一直是GPU计算「圣经」。

开发者习惯从单个线程视角出发，映射成千上万个线程到数据上。

然而，现代AI计算核心是矩阵乘法。

重构技术：CUDA Tile与SIMT的范式断裂

SIMT模型核心假设：

程序员编写串行代码（Kernel），GPU实例化成千上万线程。

CUDA Tile：瓦片化计算的诞生

核心概念：什么是Tile？

架构支撑：CUDA Tile IR

CUDA Tile对抗的是谁？

总结：NVIDIA的护城河重塑