CUDA编程提效实操：极速搞定4倍算力

各位跨境战友们，今天咱们来聊点“硬核”的！英伟达（NVIDIA）的CUDA平台，作为咱们数字世界里高性能计算的“发动机”和AI技术发展的“基石”，最近迎来了一次二十年来的重磅升级——CUDA 13.1正式发布了！新媒网跨境了解到，这次升级可不是小打小闹，它带来了一系列能显著提升性能、推动加速计算的革命性功能。

这次更新的核心亮点，包括了全新推出的NVIDIA CUDA Tile编程模型，它能巧妙地抽象化专业硬件，比如我们常说的张量核心（Tensor Cores）；运行时API终于开放了轻量级“绿色上下文”的使用；英伟达cuBLAS库也实现了双精度和单精度的仿真支持；更值得一提的是，CUDA编程指南也进行了彻底的重写，无论你是初学者还是资深开发者，都能从中受益。

CUDA Tile编程：未来GPU编程的新范式

为了更好地驾驭现在乃至未来的GPU芯片，英伟达在CUDA 13.1中推出了CUDA Tile。这就像是给GPU编程加了一层“智能中介”，让大家能用比传统的SIMT（单指令多线程）模型更高一级的抽象方式来编写GPU核心程序。

过去，我们编写SIMT程序时，需要精细地划分数据，并为每个线程指定执行路径，这无疑增加了开发难度。而有了CUDA Tile，我们现在可以把代码提升一个层面，直接指定数据块，也就是“瓦片（Tiles）”。你只需要告诉系统这些瓦片上要执行哪些数学运算，编译器和运行时环境就会自动帮你规划如何高效地将这些任务分配到具体的线程上去执行。

这种“瓦片”模型的好处显而易见：它能帮你屏蔽掉使用张量核心等专业硬件的复杂细节。更棒的是，你用Tile模型编写的代码将与未来的GPU架构保持兼容，这意味着你的投入将更具前瞻性和长期价值。

新媒网跨境获悉，CUDA 13.1版本推出了CUDA Tile编程的两个核心组件：

• CUDA Tile IR： 这是一种全新的虚拟指令集架构（ISA），专为英伟达GPU编程设计。
• cuTile Python： 一种全新的领域特定语言（DSL），方便大家用Python语言来编写基于数组和瓦片的核函数。

不过，作为首个版本，大家要注意：

• 目前CUDA Tile仅支持英伟达Blackwell架构产品（计算能力10.x和12.x）。未来版本的CUDA会逐步增加对更多架构的支持。
• 英伟达团队在Tile编程的开发重心是AI算法。未来的CUDA版本将持续增加更多功能、特性，并进一步提升性能。

据了解，英伟达还计划在后续的CUDA版本中推出C++语言的Tile实现。对CUDA Tile IR和cuTile Python感兴趣的朋友，可以提前关注相关资料。

CUDA软件更新：效率与灵活性的双重飞跃

除了CUDA Tile，本次发布还包含其他重要的软件更新，它们将为我们的开发工作带来实实在在的便利。

“绿色上下文”的运行时暴露

CUDA中的“绿色上下文”（Green Contexts）就像是GPU上的“轻量级独立工作区”。它比传统的CUDA上下文更灵活，主要是为了给开发者提供更细粒度的空间划分和资源配置能力。

其实，早在CUDA 12.4版本，驱动程序API就已经提供了“绿色上下文”。而从CUDA 13.1开始，这一功能终于在运行时API中全面开放了。

“绿色上下文”允许你定义和管理GPU资源的独立分区，主要是指流式多处理器（SMs）。你可以将特定数量的SM分配给一个“绿色上下文”，然后在这个独立的“工作区”内启动CUDA核函数和管理流。举个例子，如果你的应用中有对延迟极其敏感的代码，需要优先执行，你可以将一部分SM资源专门分配给一个“绿色上下文”来运行这些代码，而其余的代码则在另一个“绿色上下文”中运行。这样一来，你就保证了关键计算总能有可用的SM资源，效率自然大大提升。

CUDA 13.1还引入了更具可定制性的split() API，让开发者能够构建之前需要多次API调用才能实现的SM分区。它还能配置工作队列，最大程度地减少不同“绿色上下文”之间提交工作时可能出现的伪依赖，进一步优化了资源调度。

关于这些新特性以及“绿色上下文”在运行时API中的具体使用，大家可以查阅新版的CUDA编程指南。

CUDA多进程服务（MPS）更新

CUDA 13.1为多进程服务（MPS）带来了新功能和增强。要全面了解这些新特性，请查阅MPS官方文档。这里，我们挑几个重点给大家分享：

（1）内存局部性优化分区（MLOPart）

MLOPart是英伟达Blackwell架构（计算能力10.0和10.3）及更新型号GPU上的一项新功能。它可以创建专门优化内存局部性的CUDA设备。简单来说，MLOPart设备虽然来源于同一个物理GPU，但对外会呈现为多个独立的设备，每个设备拥有较少的计算资源和可用内存。例如，计算能力10.0和10.3的GPU各自拥有两个分区。在使用MLOPart时，每个分区都会被识别为一个独立的CUDA设备，并拥有相应的计算和内存资源。目前，MLOPart仅支持英伟达B200和B300产品，未来版本将支持英伟达GB200和GB300。

（2）静态流式多处理器（SM）分区

作为MPS现有动态执行资源配置的补充，静态SM分区是专为英伟达Ampere架构（计算能力8.0）及更新GPU设计的功能。它提供了一种为MPS客户端创建独占SM分区的方式。

通过在启动MPS控制守护进程时添加-S或--static-partitioning标志即可启用此模式。其主要目的是为了实现确定性的资源分配，并提升MPS客户端之间的隔离性。分区的基本单位是一个“块”（chunk），其大小因GPU架构而异。例如，在Hopper架构（计算能力9.0）及更新的独立GPU上，一个“块”是8个SM。

cuBLAS中的双精度和单精度仿真

虽然这并非CUDA 13.1的专属更新，但在CUDA Toolkit 13.0中，英伟达cuBLAS库就已经引入了新的API和实现，旨在大幅提升双精度（FP64）矩阵乘法（matmuls）的性能。这项提升主要通过在GB200 NVL72和RTX PRO 6000 Blackwell服务器版等GPU架构中的张量核心上实现浮点（FP）仿真来达成。关于FP32和FP64仿真的GPU兼容性信息，建议大家参考cuBLAS的官方文档。

开发者工具：提升开发效率的利器

开发者工具是CUDA平台不可或缺的一部分。本次发布也带来了多项创新和功能增强。

CUDA Tile核心性能分析

英伟达Nsight Compute 2025.4版本新增了对CUDA Tile核函数性能分析的支持。更新包括摘要页上的新“结果类型”（Result Type）列，用于区分Tile与SIMT核函数。详细信息页新增了“Tile统计”（Tile Statistics）部分，总结了Tile的维度和关键流水线利用率。此外，源代码页也支持将度量指标映射到高级cuTile核函数源代码。

图1. Nsight Compute性能分析器输出，突出显示了Tile统计部分

本次Nsight Compute版本还新增了对设备启动图中的CUDA图节点性能分析支持，以及通过可点击的标签链接实现源代码页导航的改进，这些链接适用于编译器生成和用户生成的标签。

编译时修补（Compile-time patching）

英伟达Compute Sanitizer 2025.4新增了对英伟达CUDA编译器（NVCC）编译时修补的支持，通过-fdevice-sanitize=memcheck编译器标志实现。这种修补功能增强了内存错误检测能力，并提升了Compute Sanitizer的性能。

编译时插桩技术将错误检测直接集成到NVCC中，可以在更快的运行速度下发现更隐蔽的内存问题。例如，通过先进的基地址和边界分析，它可以检测相邻分配之间非法访问。这意味着你可以在不牺牲速度的前提下调试内存问题，运行更多测试，并保持高效率。目前，该功能仅支持memcheck。

要使用这项新功能，你需要像下面这样编译你的代码：

nvcc -fdevice-sanitize=memcheck -o myapp myapp.cu

然后，使用memcheck工具运行你的应用程序：

compute-sanitizer --tool memcheck myapp

关于编译时修补的详细信息，请参考Compute Sanitizer的官方文档。

NVIDIA Nsight Systems

NVIDIA Nsight Systems 2025.6.1与CUDA Toolkit 13.1同步发布，带来多项新的追踪功能，包括：

• 系统级CUDA追踪： --cuda-trace-scope参数可以实现跨进程树或整个系统的追踪。
• CUDA主机函数追踪： 新增了对CUDA Graph主机函数节点和cudaLaunchHostFunc()的追踪支持，后者在主机上执行并阻塞流。
• CUDA硬件追踪： 在支持硬件追踪的设备上，硬件追踪现在是默认模式；如果想切换回软件模式，可以使用--trace=cuda-sw。
• “绿色上下文”时间线： 现在会在工具提示中显示SM分配情况，帮助用户了解GPU资源利用率。

数学库：算法性能再突破

我们的核心CUDA Toolkit数学库也迎来了一系列新功能。

• 英伟达cuBLAS： 新增了一个实验性API，支持Blackwell架构GPU上的Grouped GEMM（分组通用矩阵乘法），并支持FP8和BF16/FP16数据类型。针对MoE（Mixture of Experts）等用例，支持CUDA Graph的Grouped GEMM提供了无需主机同步的实现，并支持设备端形状，相比多流GEMM实现可提升高达4倍的速度。
• 英伟达cuSPARSE： 引入了新的稀疏矩阵向量乘法（SpMVOp）API，相比CsrMV API性能有所提升。该API支持CSR格式、32位索引、双精度，并支持用户自定义的后处理程序。
• 英伟达cuFFT： 推出了一组名为cuFFT设备API的新接口，提供主机函数，用于查询或生成C++头文件中的设备函数代码和数据库元数据。它专为cuFFTDx库设计，方便通过查询cuFFT来生成cuFFTDx代码块，这些代码块可以与cuFFTDx应用程序链接，从而提升性能。在新Blackwell架构上的性能更新已经可用。针对关键API的选择性更新和性能提升也将随之而来。

cuBLAS Blackwell架构性能表现

CUDA Toolkit 12.9就已经在英伟达Blackwell架构上引入了块缩放（block-scaled）的FP4和FP8矩阵乘法。CUDA 13.1在此基础上进一步提升了对这些数据类型以及BF16的性能支持。图2展示了英伟达Blackwell和Hopper架构上的加速效果。

图2：不同Blackwell产品相对于H200在不同数值精度下的加速比

cuSOLVER Blackwell架构性能表现

CUDA 13.1持续改进了用于特征分解的批处理SYEVD和GEEV API，带来了显著的性能增强。批处理SYEV (cusolverDnXsyevBatched) 是cuSOLVER中SYEV例程的统一批处理版本，用于计算对称/厄米特矩阵的特征值和特征向量，非常适合并行求解大量小型矩阵。图3展示了在批处理大小为5000（24-256行）的测试中，英伟达Blackwell RTX Pro 6000服务器版相比英伟达L40S实现了约2倍的加速，这与预期的内存吞吐量增加密切相关。

图3. 英伟达RTX PRO 6000 Blackwell相比英伟达L40S上的cuSOLVER批处理SYEV速度

图4显示了cusolverDnXgeev（GEEV）的性能加速，该函数用于计算通用（非对称）稠密矩阵的特征值和特征向量。GEEV是一种CPU/GPU混合算法。一个CPU线程管理QR算法中积极的早期消零，而GPU则处理其余部分。图中展示了矩阵大小从1024到32768的相对性能加速。

图4. 英伟达RTX PRO 6000 Blackwell相对于英伟达L40S上的GEEV加速比（RTX PRO 6000 Blackwell配置Intel(R) Xeon(R) Gold 6444Y，L40S配置AMD EPYC 7313P 16核处理器）

英伟达CUDA核心计算库（CCCL）

英伟达CUDA核心计算库（CCCL）为CUB库带来了多项创新和增强。

浮点归约的确定性

由于浮点加法的非结合性，cub::DeviceReduce在历史上只能保证在同一GPU上多次运行结果在位级别上是相同的。这通常通过两阶段算法实现。英伟达CCCL 3.1（作为CUDA 13.1的一部分）提供了两个额外的浮点确定性选项，让大家可以在确定性和性能之间进行权衡。

• 不保证确定性（Not-guaranteed）： 使用原子操作的单阶段归约。这种方式不保证结果在位级别上相同。
• GPU到GPU确定性（GPU-to-GPU）： 基于Kate Clark在2024年英伟达GTC大会上介绍的可重现归约方法。这种方式总能保证结果在位级别上相同。

确定性选项可以通过一个标志来设置，具体示例如下：

// 根据你的需求选择性能与确定性的平衡点
// auto env = cuda::execution::require(cuda::execution::determinism::not\_guaranteed);
// auto env = cuda::execution::require(cuda::execution::determinism::run\_to\_run);
// auto env = cuda::execution::require(cuda::execution::determinism::gpu\_to\_gpu);
cub::DeviceReduce::Sum(..., env);

图5. CUB::DeviceReduce三种不同浮点确定性选项的归一化执行时间

更便捷的单阶段CUB API

几乎所有CUB算法都需要临时存储空间作为中间暂存区。过去，用户必须通过两阶段的调用模式来查询和分配所需的临时存储，如果两次调用之间参数不一致，这种方式既繁琐又容易出错。

CCCL 3.1为一些CUB算法新增了接受内存资源的重载函数，这样你就可以跳过临时存储的查询/分配/释放模式了。

之前（两阶段方式）：

// 确定临时存储大小
cub::DeviceScan::ExclusiveSum(d\_temp\_storage, temp\_storage\_bytes, nullptr, ...);
// 分配所需的临时存储
cudaMallocAsync(&d\_temp\_storage, temp\_storage\_bytes, stream);
// 运行实际的扫描操作
cub::DeviceScan::ExclusiveSum(d\_temp\_storage, temp\_storage\_bytes, d\_input...);
// 释放临时存储
cudaFreeAsync(temp\_storage, stream);

现在（单阶段方式）：

// 内存池mr在底层使用cudaMallocAsync
cuda::device\_memory\_pool mr{cuda::devices\[0]};
// 单次调用。临时存储由内存池处理。
cub::DeviceScan::ExclusiveSum(d\_input,..., mr);

风险前瞻与时效提醒：

风险与合规性：
对于我们跨境从业人员而言，虽然CUDA是底层技术，但其性能的提升直接影响到我们所依赖的AI模型、数据分析工具、物流优化算法等。选择合适的硬件（比如最新的Blackwell架构）与软件版本至关重要。同时，随着美国在技术出口方面的政策日益收紧，对高端GPU及相关软件的获取和使用，可能存在一定的政策风险和合规性挑战。我们新媒网跨境认为，大家在使用这些前沿技术时，务必关注国际政策变化，确保自身业务的合规性，提前做好技术储备和替代方案的考量。

教程时效性说明：
本文基于英伟达CUDA 13.1发布的信息，内容截至2025年12月。由于技术迭代迅速，新功能、新版本和性能优化会不断推出，请大家在实际操作中，以英伟达官方最新文档为准，保持学习和更新，确保您使用的是最前沿、最适配的技术方案。尤其是CUDA Tile这类全新编程模型，其支持的硬件架构和功能会逐步扩展，初期可能仅限特定高端型号，后续兼容性将更广。

结语：拥抱新时代，赋能中国智造

CUDA 13.1的发布，特别是CUDA Tile的问世，标志着GPU编程进入了一个新纪元。作为走在时代前沿的跨境人，我们不仅要关注市场动态，更要理解这些底层技术进步带来的深远影响。它将为我们构建更强大、更智能的数字基础设施，助力中国企业在全球市场中提升核心竞争力，实现更高效的“出海”与“淘金”。

现在，是时候深入了解CUDA Tile的资源，下载CUDA Toolkit 13.1，并立即开始你的探索之旅了！

鸣谢：
感谢以下英伟达贡献者：Jonathan Bentz、Tony Scudiero、Jake Hemstad、Becca Zandstein、Jackson Marusarz、Kyrylo Perelygin和Myrto Papadopoulou。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/cuda-programming-boost-4x-perf.html