英伟达在GPU硬件与CUDA软件生态领域长期占据主导地位，其GPU算力与CUDA编程框架的组合，几乎成为AI开发领域的“标配”。然而，近期英伟达推出的一项新技术，却引发了行业对GPU编程格局变化的广泛讨论——这项被称为CUDA Tile的新语言，被指借鉴了中国团队的创新思路。
事件起因于2024年初，中国团队开发了一款名为TileLang的GPU编程语言，其设计理念与CUDA Tile高度相似。更引人注目的是，AI模型开发公司DeepSeek在发布V3.2版本时，同步推出了基于CUDA和TileLang的双版本模型。此前，DeepSeek的模型深度依赖英伟达CUDA生态，甚至部分代码直接使用英伟达专有的PTX汇编语言优化算力。而TileLang的出现，使得其模型能够轻松部署在华为昇腾等国产AI芯片上，打破了硬件绑定的局限。
这一系列动作引发了行业猜测：英伟达是否因感受到中国技术的威胁，才紧急推出CUDA Tile？尽管英伟达官方将此次更新描述为“自2006年CUDA发布以来最大的进步”，但时间上的巧合仍让人浮想联翩。
CUDA的局限性在AI时代逐渐显现。传统GPU编程依赖SIMT（单指令多线程）机制，通过统一指令控制大量线程并行执行。这种模式在图形渲染等任务中效率极高，例如处理游戏画面时，GPU可同时对数百万像素执行相同操作。但在AI推理中，计算步骤往往依赖前序结果，线程间需频繁同步，导致“快的等慢的”现象，严重浪费算力。CUDA模型不重视数据复用，中间结果需反复写入全局内存，进一步降低效率。
为应对这些问题，英伟达早在2014年推出cuDNN库，将卷积、矩阵乘法等常用AI算子封装为“预制菜”，供开发者直接调用。然而，cuDNN的封闭性限制了其灵活性——一旦模型涉及新算子，开发者仍需手动编写CUDA代码，重新处理线程调度、内存管理等底层细节。这种“手搓代码”的模式不仅开发效率低下，还容易因优化不足导致性能损失。
TileLang的创新在于，它彻底改变了开发者与GPU的交互方式。开发者只需定义计算逻辑和数据流向，线程分配、数据复用、同步时机等复杂任务均由编译器自动完成。例如，在开发MLA算子时，TileLang可将代码量从CUDA/C++的500余行压缩至80行，同时性能提升30%。这种“高层次抽象”的设计，使得即使是没有GPU编程经验的开发者，也能快速实现高效算子开发。
面对TileLang的挑战，英伟达选择主动出击。2024年12月，英伟达正式推出CUDA Tile，其核心功能与TileLang高度重合：通过自动化线程管理和数据优化，降低AI算子开发门槛。作为英伟达官方工具，CUDA Tile能够直接调用GPU底层资源，在性能优化和工具链支持上具备天然优势。对于依赖英伟达生态的开发者而言，CUDA Tile无疑是更稳妥的选择。
然而，TileLang的价值在于其开放性。传统GPU开发中，代码与硬件深度绑定，更换平台需重写大量底层逻辑。而TileLang通过抽象化硬件细节，使同一套代码可在不同厂商的GPU、TPU甚至国产AI芯片上运行。这种“一次编写，多处部署”的特性，正逐渐改变开发者对硬件生态的依赖逻辑——未来，选择GPU的标准可能从“CUDA生态是否成熟”转变为“代码能否跨平台兼容”。
类似的故事在其他领域早已上演。例如，游戏开发中，尽管DirectX 12与Windows深度绑定且性能极致，但跨平台的Vulkan仍凭借开放性分走了部分市场份额。开发者用行动证明：性能并非唯一标准，避免被单一厂商技术路线“卡脖子”，同样是重要的考量因素。
