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英伟达自毁CUDA门槛!15行Python写GPU内核 ,性能匹敌200行C++

2025-12-09 18:29:40
泉源:

猫眼影戏

作者:

李晨皎

手机审查

  猫眼影戏记者 林俊宪 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

GPU编程变天了 。

英伟达宣布最新版CUDA 13.1 ,官方直接定性:这是自2006年降生以来最大的前进 。

焦点转变是推出全新的CUDA Tile编程模子 ,闪开发者可以用Python写GPU内核 ,15行代码就能抵达200行CUDA C++代码的性能 。

新闻一出 ,芯片界传奇人物Jim Keller连忙发问:

英伟达是不是亲手终结了CUDA的“护城河”?若是英伟达也转向Tile模子 ,AI内核将更容易移植到其他硬件上 。

Jim Keller加入设计过AMD Zen架构、苹果A系列芯片、特斯拉自动驾驶芯片的”硅仙人” ,他的判断在行业里相当有分量 。

那么问题来了:CUDA这次究竟改了什么?为什么会被以为是”自毁长城”?

GPU编程范式从“线程”到“瓦片”

要明确这次更新的意义 ,得先回首一下古板CUDA编程有多折磨人 。

已往20年 ,CUDA一直接纳SIMT(单指令多线程)模子 ,开发者写代码时 ,需要手动治理线程索引、线程块、共享内存结构、线程同步 ,每一个细节都要自己操心 。

想要充分使用GPU性能 ,特殊是用上Tensor Core这类专用? ,更是需要深挚的履历积累 。

CUDA Tile彻底改变了这套玩法:

开发者不再需要逐线程地编写执行路径 ,而是把数据组织成Tile(瓦片) ,然后界说在这些Tile上执行什么运算 。至于怎么把这些运算映射到GPU的线程、Warp和Tensor Core上 ,编译器和运行时会自动搞定 。

就似乎NumPy之于Python 。

英伟达为此构建了两个焦点组件:

CUDA Tile IR是一套全新的虚拟指令集 ,它在高级语言和硬件之间加了一层笼统 ,确 ;赥ile编写的代码能在差别代际的GPU上运行 ,从目今的Blackwell到未来的架构都能兼容 。

cuTile Python则是面向开发者的接口 ,直接用Python写GPU内核 ,门槛一下子从“HPC专家“降到了”会写Python的数据科学家都可以干 。

另外 ,这次更新还带来了一系列面向Blackwell的性能优化:

cuBLAS引入了FP64和FP32精度在Tensor Core上的仿真功效新增的Grouped GEMM API在MoE(混淆专家模子)场景下能实现高达4倍加速cuSOLVER的批处置惩罚特征剖析在Blackwell RTX PRO 6000上相比L40S实现了约2倍的性能提升开发者工具Nsight Compute新增了对CUDA Tile内核的性能剖析支持 ,可以把性能指标直接映射回cuTile Python源代码 。

现在CUDA Tile仅支持Blackwell架构(盘算能力10.x和12.x) ,开发重点集中在AI算法上 。英伟达体现未来会扩展到更多架构 ,并推出C++实现 。

硅仙人的质疑:降低门槛是一把双刃剑

那么Jim Keller为什么说英伟达可能”终结了自己的护城河”?

要害就在于Tile编程模子不是英伟达独吞的 。AMD、Intel以及其他AI芯片厂商的硬件 ,在底层架构上同样可以支持基于Tile的编程笼统 。

已往CUDA难以移植 ,很洪流平上是由于SIMT模子与英伟达硬件深度绑定 ,开发者要针对详细的GPU架构手写优化代码 。这些代码换到别家硬件上 ,要么跑不了 ,要么性能大打折扣 。

但Tile模子自然具有更高的笼统条理 。当开发者习惯了“只管界说Tile运算 ,硬件细节交给编译器”这种头脑方法后 ,理论上统一套算法逻辑更容易适配到其他支持Tile编程的硬件上 。

正如Jim Keller所说:”AI内核将更容易移植 。”

不过英伟达也思量了后手 ,CUDA Tile IR提供了跨代兼容性 ,但这种兼容性是建设在CUDA平台之上的 。

开发者写的代码确实更容易移植了 ,但移植的目的是英伟达自家的差别代GPU ,而非竞争敌手的硬件 。

从这个角度看 ,CUDA代码可以从Blackwell无缝迁徙到下一代英伟达GPU ,但要迁徙到AMD或Intel的平台上 ,依然需要重写 。

不管护城河是加深照旧削弱 ,有一点是确定的:GPU编程的门槛确着实大幅降低 。

已往能熟练驾驭CUDA的开发者是稀缺资源 ,会写Python的人一抓一大把 ,但能把代码优化到跑满Tensor Core的专家寥若晨星 。

CUDA Tile和cuTile Python买通了这个瓶颈 。英伟达在开发者博客中提到 ,一个15行的Python内核性能可以媲美200行手动优化的CUDA C++代码 。

大宗数据科学家和AI研究者以后可以直接上手写高性能GPU代码 ,不必再等HPC专家来资助优化 。

参考链接:[1]https://developer.nvidia.com/blog/focus-on-your-algorithm-nvidia-cuda-tile-handles-the-hardware[2]https://x.com/jimkxa/status/1997732089480024498

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责编:郭寄峤

审核:徐天麟

责编:寇春华

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