（图片来自于NVIDIA CUDANVIDIA官方博客）
作为GPU编程的核心基石，NVIDIA CUDA平台近日迎来重磅升级——CUDA Toolkit 13.1正式发布，官方直言这是其20年来“规模最大、最全面”的一次更新。对开发者而言，这次升级不仅意味着性能跃升，更重构了GPU编程的底层逻辑，让复杂硬件适配变得更简单。
此次更新的核心亮点当属-CUDA Tile。不同于传统SIMT（单指令多线程）编程需要手动拆分数据、定义线程执行路径，CUDA Tile以“数据块（Tile）”为核心，开发者只需指定Tile的计算逻辑，编译器和运行时会自动适配硬件细节（包括张量核心）。目前它已支持Blackwell架构GPU（计算能力10.x、12.x），提供CUDA Tile IR（虚拟指令集）和cuTile Python DSL两种工具，未来还将新增C++支持，既能让新手快速上手，也能满足高级开发者定制编译器、框架的需求。
（图片来自于NVIDIA CUDANVIDIA官方博客）
另一大突破是-Green Context运行时API开放。此前仅在驱动API中可用的Green Context，如今能让开发者精细化划分GPU的SM（流多处理器）资源——比如给 latency敏感的核心任务分配专属SM，其余任务用另一分区承载，彻底避免资源争抢。配合新增的自定义`split()`API，还能减少不同分区间的虚假依赖，对需要确定性资源分配的场景（如实时AI推理）至关重要。
此外，更新还覆盖了开发者高频需求：cuBLAS库新增双精度（FP64）、单精度（FP32）仿真能力，依托Tensor Core提升矩阵乘法性能；完全重写的CUDA编程指南，兼顾新手入门和高级开发者深度优化需求，降低了学习门槛。
（图片来自于百度图片）
聚焦创新！CUDA 13.1 加持
对环宇互娱而言，CUDA 13.1的升级将成为技术落地的“加速器”。意味着无论是开发中的实时渲染、AI互动模块的高效计算，还是复杂场景下的资源调度，CUDA Tile能简化硬件适配流程，Green Context可优化高并发任务的 latency，帮助团队将更多精力投入到内容创新而非底层技术调试中，让技术能力更快转化为用户可感知的体验升级。
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文章出处：
本文核心内容参考自NVIDIA官方博客:《NVIDIA CUDA 13.1 Powers Next-Gen GPU Programming with NVIDIA CUDA Tile and Performance Gains》；
2.数据细节（如支持的GPU架构、API功能）均来自NVIDIA CUDA 13.1官方技术文档及发布说明。
图片来源丨部门来自于百度图片/NVIDIA官方博客，如有侵权，请后台联系。