哈嘍，大家好，今天小墨這篇評(píng)論，主要來(lái)分析英偉達(dá)CUDA 13.1升級(jí)真相，是讓利還是暗藏陷阱。

英偉達(dá)近期放出重磅消息，CUDA 13.1正式亮相，黃仁勛直言這是該平臺(tái)二十年最大升級(jí)。按官方說(shuō)法，如今用十五行Python代碼，就能完成過(guò)去兩百行C++才能搞定的工作，連數(shù)據(jù)科學(xué)家都能輕松編寫(xiě)GPU內(nèi)核。

這事兒確實(shí)透著古怪，要知道英偉達(dá)本是靠“賣鏟子”起家的企業(yè)，如今卻主動(dòng)降低挖礦門(mén)檻，說(shuō)不用練肌肉搖兩下就行。這波操作到底藏著什么門(mén)道，咱們今天就好好扒一扒。

在過(guò)去的二十年里，CUDA編程可不是件輕松事，完全就是個(gè)體力活。開(kāi)發(fā)者得手動(dòng)管理線程索引、線程塊和共享內(nèi)存布局，還要處理線程同步問(wèn)題。要是想用上Tensor Core這種高級(jí)硬件，沒(méi)個(gè)HPC老炮兒的功底根本不行。

這就像開(kāi)手動(dòng)擋賽車，每個(gè)檔位的切換、每次離合的控制都得自己精準(zhǔn)操作，操作好了能盡顯實(shí)力，可一旦失誤，程序就可能直接崩潰。業(yè)內(nèi)資深程序員都知道，想把CUDA的性能完全發(fā)揮出來(lái)，往往要耗費(fèi)大量時(shí)間調(diào)試優(yōu)化。

而CUDA能成為英偉達(dá)的核心壁壘，關(guān)鍵就在于這層高門(mén)檻。幾百萬(wàn)程序員花了十幾年攢下的代碼墻，深入骨髓的SIMT編程思維慣性，都是AMD和Intel做夢(mèng)都想復(fù)制的生態(tài)粘性。

現(xiàn)在CUDA Tile技術(shù)橫空出世，直接告訴開(kāi)發(fā)者不用再費(fèi)勁了。只需把數(shù)據(jù)當(dāng)成瓦片擺放好，寫(xiě)幾行Python代碼，剩下的工作全由編譯器代勞。這聽(tīng)起來(lái)就像從手動(dòng)擋直接升級(jí)成了自動(dòng)駕駛，讓不少開(kāi)發(fā)者直呼過(guò)癮。

但問(wèn)題恰恰出在這里，方向盤(pán)看似還在自己手里，實(shí)際上早已和英偉達(dá)的云端服務(wù)器緊緊相連。

芯片界傳奇人物Jim Keller第一時(shí)間就跳出來(lái)質(zhì)問(wèn)，懷疑英偉達(dá)是不是在親手終結(jié)自己的護(hù)城河。這位曾主導(dǎo)AMD Zen和蘋(píng)果A系列芯片設(shè)計(jì)的大佬，一眼就看穿了這背后的本質(zhì)。

Jim Keller在X平臺(tái)發(fā)帖稱，要是英偉達(dá)轉(zhuǎn)向瓦片架構(gòu)，而其他硬件廠商也走同樣的路線，AI內(nèi)核將會(huì)更容易移植?？墒聦?shí)并非表面那么簡(jiǎn)單，英偉達(dá)只是把原來(lái)的代碼墻拆了，轉(zhuǎn)而換成了一套叫Tile IR的虛擬指令集。

有個(gè)真實(shí)案例很能說(shuō)明問(wèn)題，國(guó)內(nèi)某中型AI企業(yè)前段時(shí)間嘗試用CUDA 13.1的Tile技術(shù)開(kāi)發(fā)模型。團(tuán)隊(duì)原本擔(dān)心學(xué)習(xí)成本太高，可上手后發(fā)現(xiàn)Python編寫(xiě)流程確實(shí)絲滑，短短一周就完成了原本需要一個(gè)月的內(nèi)核開(kāi)發(fā)工作。

可等他們想把代碼遷移到備用的AMD顯卡上時(shí)卻傻了眼，大部分功能直接失效，根本無(wú)法正常運(yùn)行。

原來(lái)Tile IR是英偉達(dá)在硬件和軟件之間加的一層“中間層”，雖然這層中間層是開(kāi)源的，但本質(zhì)上是為了讓所有人都來(lái)它的地盤(pán)上蓋房子。你用Python寫(xiě)得越爽，就被鎖得越死，這就是商業(yè)上典型的請(qǐng)君入甕。

英偉達(dá)在Blackwell架構(gòu)上，把Tensor Core、張量?jī)?nèi)存加速器這些硬件全部做了抽象化處理。開(kāi)發(fā)者寫(xiě)代碼時(shí)完全感覺(jué)不到它們的存在，聽(tīng)起來(lái)確實(shí)很爽，但代價(jià)是這些代碼只能在英偉達(dá)的GPU上運(yùn)行，而且必須是Blackwell及以后的架構(gòu)。

目前CUDA Tile僅支持計(jì)算能力10.x和12.x的Blackwell系列，老顯卡用戶只能繼續(xù)手寫(xiě)CUDA C++代碼。更關(guān)鍵的是，CUDA 13.1里還加入了Green Context功能，能精細(xì)劃分GPU資源，把SM切給不同任務(wù)。

國(guó)內(nèi)某云服務(wù)商就遇到了這種情況，為了滿足客戶的混合負(fù)載需求，他們嘗試用Green Context做資源隔離。一開(kāi)始效果確實(shí)不錯(cuò)，資源利用率提升了不少，但后續(xù)想更換部分非英偉達(dá)顯卡時(shí)卻發(fā)現(xiàn)，整個(gè)系統(tǒng)已經(jīng)深度依賴這套資源隔離方案，遷移成本高到難以承受。

不可否認(rèn)的是，CUDA 13.1的性能提升是實(shí)打?qū)嵉?，MoE場(chǎng)景下Grouped GEMM API能加速四倍，cuSOLVER批處理特征分解在RTX PRO 6000上比L40S快兩倍。

但這些優(yōu)化全是給Blackwell量身定制的，老架構(gòu)根本享受不到。英偉達(dá)不是在賣軟件，而是在用軟件當(dāng)誘餌，逼著用戶換硬件。

英偉達(dá)的這波操作絕非自毀長(zhǎng)城，而是在構(gòu)建更深的生態(tài)壁壘。對(duì)于國(guó)內(nèi)行業(yè)而言，這既是警示也是機(jī)遇，倒逼我們加快自主并行計(jì)算平臺(tái)的建設(shè)。

相信隨著技術(shù)的不斷突破，我們終將擺脫對(duì)單一廠商的依賴，走出屬于自己的發(fā)展之路。