NVIDIA CUDA 13.1 是自 CUDA 二十年前發明以來，規模最大、內容最全面的一次更新。

最新的版本包含一系列新功能與改進，旨在提升性能并推動加速計算，主要包括：

推出NVIDIA CUDA Tile：它是基于 tile 的全新編程模型，對包括 Tensor Cores 在內的專用硬件做了抽象

暴露了綠色上下文運行時的 API

在 NVIDIA cuBLAS 中實現雙精度與單精度仿真功能

全新編寫的CUDA 編程指南，面向 CUDA 初學者到資深開發者

CUDA Tile 編程

為了幫助開發者開發適配當前及未來的 GPU 開發軟件，NVIDIA CUDA 13.1 推出了CUDA Tile。該編程模型允許開發者在 SIMT 編程模型之上更高層級編寫 GPU 內核。在 SIMT 編程中，開發者實現一個內核需要手動劃分數據，并為每個線程指定執行路徑。而在 CUDA Tile 編程中，你可以用更高的抽象層級實現內核，直接對稱為“Tile”的數據塊指定執行路徑：只需指定要在這些 Tile 上執行的數學運算，編譯器和運行時會自動決定如何將任務最優地分配給各個線程。這種 Tile 編程模型隱藏了 Tensor Cores 等專用硬件的具體細節，使 Tile 代碼能夠兼容未來的 GPU 架構。

CUDA 13.1 發布了 Tile 編程的兩大組件

CUDA Tile IR：用于 NVIDIA GPU 編程的全新虛擬指令集架構（ISA）。

cuTile Python：全新領域特定的編程語言（DSL），用于在 Python 中編寫基于數組和 Tile 的內核。

如需了解更多關于 CUDA Tile IR 與cuTile Python的信息，請查看相關詳細介紹。

CUDA軟件更新

本次 CUDA 版本還包括以下重要軟件更新。

運行時暴露綠色上下文

CUDA 中的綠色上下文是傳統 CUDA 上下文的一種輕量級替代方案，旨在為開發者提供一種對 GPU 進行更細顆粒度的空間劃分和資源分配的機制。自 CUDA 12.4 起，該功能可在驅動 API 中使用；而從本版本開始，綠色上下文也正式支持運行時 API。

綠色上下文使用戶可以定義并管理 GPU 資源（主要是 Streaming Multiprocessors，SMs）的不同分區，并將特定的 SM 集合分配給某個上下文。隨后，在該綠色上下文該所擁有的資源范圍內啟動中 CUDA 內核并管理 CUDA 流。一個典型應用場景是：當應用程序包含對延遲敏感的代碼，且其優先級高于所有其他 GPU 任務時，可以將一部分 SM 資源分配給一個專用于此代碼的綠色上下文，其余 SM 分配給處理其他任務的另一個綠色上下文，即可確保關鍵計算始終擁有可用的 SM 資源。

CUDA 13.1 還引入了可定制程度更高的 split() API。開發者可以構建此前需要多次 API 調用才能完成的 SM 分區，并能夠配置工作隊列，以減少在不同綠色上下文中提交任務時可能產生的偽依賴。

有關這些功能及綠色上下文運行時的更多信息，請參閱CUDA Programming Guide。

CUDA 多進程服務（MPS）更新

CUDA 13.1 為多進程服務新增了多項功能特性。有關這些新功能的完整信息，請參閱MPS 文檔。其中的重點內容包括：內存局部性優化分區、靜態流多處理器分區、cuBLAS 中的雙精度與單精度仿真。

開發者工具

開發者工具是 CUDA 平臺至關重要的一環，本次發布帶來了多項創新與功能優化。

CUDA Tile 內核性能分析工具

NVIDIA Nsight Compute 2025.4 現可對 CUDA Tile 內核進行性能分析。相關更新包括：在摘要頁面新增“結果類型”列，用于區分內核屬于 Tile 還是 SIMT 類型；詳情頁面新增“Tile 統計信息”區域，匯總 Tile 維度及關鍵流程的利用率情況；源頁面也支持將性能指標映射到高級別的 cuTile 內核源代碼。此外，本次 Nsight Compute 版本還新增了兩項功能：支持對設備端啟動的 CUDA 圖節點進行性能分析；同時改進了源頁面導航，現在無論是編譯器生成的標簽還是用戶自定義的標簽，都支持以可點擊鏈接的形式快速跳轉。

編譯時修補

NVIDIA Compute Sanitizer 2025.4 現可通過編譯器標志 -fdevice-sanitize=memcheck 對 NVIDIA CUDA 編譯器進行編譯時修補。此功能增強了內存錯誤檢測能力并提升了 Compute Sanitizer 的運行性能。編譯時插樁可將錯誤檢測直接集成到 NVCC 中，這樣不僅運行速度更快，還能通過先進的基址-邊界分析捕捉到更隱蔽的如相鄰分配非法訪問的內存問題。這意味著開發者可以在不犧牲調試速度的前提下，排查內存問題，運行更多測試，從而保持開發效率。目前，該功能僅支持 memcheck。有關編譯時插樁的完整信息，請參閱 compute-sanitizer文檔。

NVIDIA Nsight Systems

NVIDIA Nsight Systems 2025.6.1 與 CUDA Toolkit 13.1 同步發布，新增多項剖析功能，主要包括：

系統級 CUDA 剖析：新增 -cuda-trace-scope 參數，支持跨進程樹或整個系統進行剖析。

CUDA 主機函數剖析：支持剖析 CUDA Graph 主機函數節點及 cudaLaunchHostFunc()；該函數在主機端執行，并會阻塞所在流。

綠色上下文時間軸：現在其提示信息會顯示 SM 分配情況，幫助用戶了解 GPU 資源利用率。

數學函數庫

本次核心 CUDA 工具包的數學函數庫引入了多項新功能，主要包括：NVIDIA cuBLAS、NVIDIA cuSPARSE、NVIDIA cuFFT。

NVIDIA CUDA 核心計算庫

NVIDIA CUDA 核心計算庫（CCCL）為CUB庫帶來了多項創新與增強：

確定性浮點數縮減：作為 CUDA 13.1 一部分， NVIDIA CCCL 3.1 提供了兩種額外的浮點確定性選項，以便在確定性和性能之間進行權衡：

Not-guaranteed：使用原子操作進行單輪歸約。此選項不保證為多次運行提供位級相同的結果。

GPU-to-GPU：基于 Kate Clark 在 NVIDIAGTC 2024演講中提出的可復現歸約算法。其結果始終是位級相同的。

更便捷的單階段CUB API：CCCL 3.1 為部分 CUB 算法新增了重載函數，它們可以直接接受內存資源參數，從而省去查詢、分配、釋放臨時存儲的步驟。

了解更多

CUDA 13.1 帶來了眾多新功能，并開啟了以 CUDA Tile 為核心的GPU 編程新時代，了解更多關于 CUDA 13.1 的更新。

歡迎探索CUDA Tile相關資源，下載CUDA Toolkit 13.1，立即開始體驗。

關于作者 —

Jonathan Bentz

領導 NVIDIA 的 CUDA 技術營銷工程團隊，其團隊專注于創建和提供引人入勝的內容，并與 CUDA 開發者建立聯系。Jonathan 擁有愛荷華州立大學化學博士學位和計算機科學碩士學位。

Tony Scudiero

是 CUDA 平臺的技術營銷工程師。他致力于將 CUDA 帶給各種類型和能力的開發者。在 NVIDIA 任職期間，他曾使用過大型 HPC 系統和應用、實時聲學模擬 (VRWorks Audio) 和 Omniverse RTX 渲染器。