当前GPU编程语言竞争本质是生态控制权的争夺。CUDA Tile通过整合英伟达硬件资源构建技术壁垒，TileLang则凭借开放特性重塑开发范式。这场变革不仅影响硬件厂商的市场格局，更将决定AI开发者能否摆脱"铲子决定模型"的被动局面。随着跨平台编译技术的持续进化，未来GPU计算生态或将呈现多极化发展态势，开发者工具链的选择自由度将成为影响产业走向的关键因素。 返回搜狐，查看更多 ...

首先，TileLang是一种专门用来 开发GPU内核的领域专用语言 ，性能上可以 对标英伟达CUDA ，DeepSeek官方推荐使用此版本做实验，在方便调试和快速迭代上有优势。

NVIDIA近日宣布推出CUDA 13.1版本，这一更新被官方誉为自2006年CUDA平台问世以来最具突破性的升级。其核心亮点在于引入了名为CUDA Tile的全新编程模型，将GPU编程的抽象层级提升至全新高度，为开发者开辟了更高效的并行计算路径。 传统SIMT（单指令多线程）模型 ...