芯片教父警告！英偉達自毀CUDA護城河，實為挖更深的坑

哈嘍，大家好，今天小墨這篇評論，主要來分析英偉達CUDA 13.1升級真相，是讓利還是暗藏陷阱。

英偉達近期放出重磅消息，CUDA 13.1正式亮相，黃仁勛直言這是該平臺二十年最大升級。按官方說法，如今用十五行Python代碼，就能完成過去兩百行C++才能搞定的工作，連數據科學家都能輕松編寫GPU內核。

這事兒確實透著古怪，要知道英偉達本是靠“賣鏟子”起家的企業，如今卻主動降低挖礦門檻，說不用練肌肉搖兩下就行。這波操作到底藏著什么門道，咱們今天就好好扒一扒。

在過去的二十年里，CUDA編程可不是件輕松事，完全就是個體力活。開發者得手動管理線程索引、線程塊和共享內存布局，還要處理線程同步問題。要是想用上Tensor Core這種高級硬件，沒個HPC老炮兒的功底根本不行。

這就像開手動擋賽車，每個檔位的切換、每次離合的控制都得自己精準操作，操作好了能盡顯實力，可一旦失誤，程序就可能直接崩潰。業內資深程序員都知道，想把CUDA的性能完全發揮出來，往往要耗費大量時間調試優化。

而CUDA能成為英偉達的核心壁壘，關鍵就在于這層高門檻。幾百萬程序員花了十幾年攢下的代碼墻，深入骨髓的SIMT編程思維慣性，都是AMD和Intel做夢都想復制的生態粘性。

現在CUDA Tile技術橫空出世，直接告訴開發者不用再費勁了。只需把數據當成瓦片擺放好，寫幾行Python代碼，剩下的工作全由編譯器代勞。這聽起來就像從手動擋直接升級成了自動駕駛，讓不少開發者直呼過癮。

但問題恰恰出在這里，方向盤看似還在自己手里，實際上早已和英偉達的云端服務器緊緊相連。

芯片界傳奇人物Jim Keller第一時間就跳出來質問，懷疑英偉達是不是在親手終結自己的護城河。這位曾主導AMD Zen和蘋果A系列芯片設計的大佬，一眼就看穿了這背后的本質。

Jim Keller在X平臺發帖稱，要是英偉達轉向瓦片架構，而其他硬件廠商也走同樣的路線，AI內核將會更容易移植。可事實并非表面那么簡單，英偉達只是把原來的代碼墻拆了，轉而換成了一套叫Tile IR的虛擬指令集。

有個真實案例很能說明問題，國內某中型AI企業前段時間嘗試用CUDA 13.1的Tile技術開發模型。團隊原本擔心學習成本太高，可上手后發現Python編寫流程確實絲滑，短短一周就完成了原本需要一個月的內核開發工作。

可等他們想把代碼遷移到備用的AMD顯卡上時卻傻了眼，大部分功能直接失效，根本無法正常運行。

原來Tile IR是英偉達在硬件和軟件之間加的一層“中間層”，雖然這層中間層是開源的，但本質上是為了讓所有人都來它的地盤上蓋房子。你用Python寫得越爽，就被鎖得越死，這就是商業上典型的請君入甕。

英偉達在Blackwell架構上，把Tensor Core、張量內存加速器這些硬件全部做了抽象化處理。開發者寫代碼時完全感覺不到它們的存在，聽起來確實很爽，但代價是這些代碼只能在英偉達的GPU上運行，而且必須是Blackwell及以后的架構。

目前CUDA Tile僅支持計算能力10.x和12.x的Blackwell系列，老顯卡用戶只能繼續手寫CUDA C++代碼。更關鍵的是，CUDA 13.1里還加入了Green Context功能，能精細劃分GPU資源，把SM切給不同任務。

國內某云服務商就遇到了這種情況，為了滿足客戶的混合負載需求，他們嘗試用Green Context做資源隔離。一開始效果確實不錯，資源利用率提升了不少，但后續想更換部分非英偉達顯卡時卻發現，整個系統已經深度依賴這套資源隔離方案，遷移成本高到難以承受。

不可否認的是，CUDA 13.1的性能提升是實打實的，MoE場景下Grouped GEMM API能加速四倍，cuSOLVER批處理特征分解在RTX PRO 6000上比L40S快兩倍。

但這些優化全是給Blackwell量身定制的，老架構根本享受不到。英偉達不是在賣軟件，而是在用軟件當誘餌，逼著用戶換硬件。

英偉達的這波操作絕非自毀長城，而是在構建更深的生態壁壘。對于國內行業而言，這既是警示也是機遇，倒逼我們加快自主并行計算平臺的建設。

相信隨著技術的不斷突破，我們終將擺脫對單一廠商的依賴，走出屬于自己的發展之路。