四川
英偉達CUDA剛搞了個大動作，20年來最重磅的更新說上就上，核心亮點是CUDATile技術，以后開發者用Python就能寫GPU內核代碼，不用再死磕C++了。
這消息一出來，芯片圈傳奇人物Jim Keller直接發問，這是不是要終結CUDA的護城河？這事在AI圈炸開了鍋，有人覺得是開發者的福音，也有人猜英偉達在玩新套路。
今天就順著這事，好好聊聊這波更新到底藏著啥門道。
CUDA這東西，懂行的都知道是英偉達的王牌，2006年一推出，直接開啟了通用GPU計算的黃金時代，這二十年來，開發者想讓GPU干活，基本都得靠它。
本來大家都習慣了用C++寫代碼，結果這次CUDA13.1更新，居然先給Python開了綠燈，C++支持反而往后排了。
本來以為這波更新是給開發者松綁，后來發現英偉達算盤打得更精。
以前用CUDA寫代碼，得用SIMT模型，簡單說就是程序員得指揮成千上萬個線程干活。
就像包工頭帶著32個工人搬磚，每個工人管一個像素點，看著整齊，真遇到矩陣運算這種復雜活，就得手動協調所有工人，一步錯就全亂。
AI時代全是矩陣運算，這操作難度直接拉滿，也難怪Jim Keller說CUDA是“沼澤”，陷進去就難出來。
CUDATile一出來，直接把這套邏輯推翻了，它不用線程當基本單位，改用“瓦片”，說白了就是把大數據切成小塊，開發者不用管底層硬件怎么運作，只需要告訴電腦這些小塊該怎么運算就行。
打個比方，以前是親自下場指揮每個工人，現在是定好小組任務，剩下的交給組長安排。
而且英偉達還搞了個TileIR虛擬指令集，不管是老款Hopper顯卡，還是新款Blackwell，寫好的代碼都能直接用，不用反復調優。
這波操作看著是降低了入門門檻，其實藏著和OpenAI Triton較勁的意思。
Triton是開源框架，初衷就是讓開發者擺脫英偉達的閉源庫，兩者思路挺像，都是按數據塊編程，但CUDA Tile綁定了自家硬件的專屬邏輯，這波對決還真不好說誰能贏。
這么大的技術更新，自然躲不過行業大佬的關注，Jim Keller就是第一個站出來質疑的人。
可能有人不知道他是誰，這人可不是隨便發表觀點的主，堪稱芯片圈的“掃地僧”，電腦里的x86-64指令集，他是奠基人之一，現在幾乎所有桌面和服務器CPU都在用。
當年AMD快撐不下去的時候，他帶著團隊搞出Zen架構，直接讓AMD逆襲，能和Intel平起平坐，后來去了蘋果，參與研發A4、A5芯片，給iPhone自研芯片鋪了路，才有了后來的M系列芯片。
現在他是Tenstorrent的CEO，自家芯片也用瓦片架構，難怪會盯著CUDATile不放。
JimKeller的質疑點很明確，現在大家都開始用瓦片架構了，AI內核移植起來會更簡單，CUDA的護城河不就沒用了？這話說得有道理，但他可能忘了CUDA的根基有多深。
二十年來，全球上千萬開發者都在靠CUDA吃飯，相關的優化庫就有兩千多個，不管是做AI訓練還是科學計算，都繞不開這些資源，更關鍵的是，很多公司的核心代碼早就和CUDA深度綁定了。
想把這些代碼遷移到其他平臺，不是改改語法就行，得花大量時間和金錢，很少有公司愿意這么折騰。
Jim Keller之前就吐槽CUDA是“沼澤”，復雜到讓人脫身不得，可這次CUDATile把復雜度藏到了底層，看似解決了“沼澤”問題，實則讓開發者更離不開它的生態。
Jim Keller擔心的跨廠商移植問題，其實得分兩面看，先說說英偉達自家的硬件，以前從老款顯卡換到新款，代碼往往得重新調優，不少開發者為此頭疼。
現在有了TileIR，寫好的代碼能在不同代際的英偉達顯卡上無縫運行，這確實解決了大問題。
但跨廠商移植就不一樣了，AMD的MI300也用瓦片架構，按理說代碼移植應該容易些，可實際情況并非如此。
有創業公司試過把CUDATile寫的代碼搬到AMD芯片上，結果發現大半代碼得重構。
為啥會這樣？因為CUDATile的底層邏輯和英偉達的硬件深度綁定，里面的專屬語義在其他廠商的芯片上根本不兼容。
英偉達這波操作挺聰明，它降低入門門檻，讓更多開發者用Python就能上手，其實是在擴大自己的生態圈子。
開發者進來之后，會發現CUDA的生態太完善了，不管是優化庫還是技術支持，都比其他平臺靠譜，等大家把代碼、項目都建在這個生態上，再想遷移就難了。
AMD的ROCm生態一直在模仿CUDA，但支持的庫數量差了一大截Intel的One API想搞統一接口，可硬件性能跟不上，開發者也不買賬。
Jim Keller的Tens torrent雖然在推開源瓦片架構標準，但影響力還遠遠不夠。
如此看來，AI編程領域的“易用性”和“開放性”一直存在矛盾，開發者想用上簡單好?的工具，就難免被生態綁定，想追求開放性，又得犧牲部分性能和便利性。
CUDATile這波更新，根本不是拆除護城河，而是把護城河升級了。
以前的護城河是高門檻，攔住了不少開發者現在英偉達把門檻降低，讓大家輕松進來，然后用完善的生態、專屬的技術把人留住。
進來之后才發現，里面的“迷宮”早就建好，想出去可就沒那么容易了。
JimKeller的質疑有他的道理，但他可能低估了生態的粘性，AI時代的技術護城河，早就不是單一的硬件或軟件，而是“硬件-軟件-開發者”形成的閉環。
短期內，CUDA的壟斷地位很難被撼動，至于長期會不會有新的變化，就得看開源框架和其他廠商能不能找到破局的辦法。
但就目前來看，英偉達這步棋，走得確實夠妙。
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
