刚刚，英伟达CUDA迎来史上最大更新！

AIGC动态2个月前发布 almosthuman2014

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文章摘要

英伟达正式发布了CUDA Toolkit 13.1，官方称其为“20年来最大的一次更新”。此次更新涵盖多项突破性技术，核心是引入了CUDA Tile编程模型，这是一种基于数据块（Tile）的高层抽象方法，允许开发者通过定义数据块及其运算来编写算法，而无需直接处理底层硬件细节。Tile模型通过CUDA Tile IR虚拟指令集和cuTile Python DSL实现，显著提升了AI算法开发效率，并能兼容未来GPU架构。当前版本仅支持Blackwell系列GPU，未来将扩展至更多硬件。

另一个重要更新是运行时API对Green Context的支持，这是一种轻量级上下文管理机制，允许开发者划分GPU资源为独立分区，确保高优先级任务（如低延迟计算）获得独占资源。同时，CUDA 13.1改进了多进程服务（MPS）功能，新增内存局部性优化分区（MLOPart）和静态SM分区，前者针对Blackwell GPU优化内存访问，后者为Ampere及以上架构提供确定性资源分配。

在数学库方面，cuBLAS新增双精度和单精度模拟功能，利用Tensor Core加速FP64矩阵运算；cuSPARSE优化了稀疏矩阵乘法API，性能较旧版提升显著；cuFFT推出设备端API，支持动态生成高效代码。性能测试显示，Blackwell GPU在批处理特征值计算（SYEVD）中较前代提速约2倍，非对称矩阵特征值计算（GEEV）在大型矩阵上提速1.7倍。

开发者工具同步升级：Nsight Compute新增Tile核函数分析功能，支持统计Tile利用率和映射高层源码；Compute Sanitizer引入编译时内存检查，通过NVCC集成提升调试效率；Nsight Systems扩展了系统级CUDA追踪能力。此外，CUDA核心计算库（CCCL）优化了CUB的浮点运算确定性选项，并简化了临时存储管理API。

此次更新标志着CUDA向更高抽象层和专业化硬件适配迈出关键一步，尤其为AI和高性能计算场景提供了更高效的开发范式。完整文档和工具包已通过英伟达开发者平台开放下载。