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2025年12月，NVIDIA推出CUDA 13.1，官方称其为自2006年CUDA平台问世以来最大、最全面的升级。此次更新引入革命性的CUDA Tile编程模型，将GPU编程提升至更高抽象层级。传统GPU编程基于SIMT模式，开发者需关注线程、内存和同步等底层细节，而CUDA Tile模型允许开发者专注于将数据组织成块（Tile）并执行计算，底层复杂工作由编译器和运行时自动处理。为支持Tile编程，CUDA 13.1引入虚拟指令集Tile IR，并发布cuTile工具，支持开发者使用Python编写基于Tile的GPU内核，极大降低了GPU编程门槛，使不熟悉传统CUDA C/C++或SIMT模型的数据科学家和研究者也能编写GPU加速代码。Tile编程并非取代SIMT，而是提供并存的可选路径，开发者可根据应用场景灵活选择。CUDA 13.1的意义不仅在于新增功能或优化性能，更在于为构建新一代高层、跨架构的GPU计算库和框架奠定基础。通过引入Tile IR和高层抽象，NVIDIA在硬件和软件之间增加中间层，使竞争对手依赖兼容层进行CUDA代码转译的难度增加，需构建同样智能的编译器处理Tile IR，这客观上提升了CUDA生态系统的粘性和用户锁定度。然而，芯片架构师Jim Keller认为，CUDA Tile编程模型可能打破NVIDIA长期构建的软件“护城河”。他指出，图块化方法在业内已广泛应用，如OpenAI支持的Triton框架，CUDA代码经此更新后更易移植到Triton，进而适配AMD等非NVIDIA硬件，为竞争对手提供潜在机会。不过，也有分析认为，虽然编程简化，但Tile IR仍深度绑定NVIDIA硬件语义，底层技术黑箱可能进一步强化其对开发生态的控制力，未必真正动摇其主导地位。
