NVIDIA CUDA 13.1 是自 CUDA 二十年前发明以来，规模最大、内容最全面的一次更新。
最新的版本包含一系列新功能与改进，旨在提升性能并推动加速计算，主要包括：
- 推出 NVIDIA CUDA Tile：它是基于 tile 的全新编程模型，对包括 Tensor Cores 在内的专用硬件做了抽象
- 暴露了绿色上下文运行时的 API
- 在 NVIDIA cuBLAS 中实现双精度与单精度仿真功能
- 全新编写的 CUDA 编程指南，面向 CUDA 初学者到资深开发者
CUDA Tile 编程
为了帮助开发者开发适配当前及未来的 GPU 开发软件，NVIDIA CUDA 13.1 推出了 CUDA Tile。该编程模型允许开发者在 SIMT 编程模型之上更高层级编写 GPU 内核。在 SIMT 编程中，开发者实现一个内核需要手动划分数据，并为每个线程指定执行路径。而在 CUDA Tile 编程中，你可以用更高的抽象层级实现内核，直接对称为“Tile”的数据块指定执行路径：只需指定要在这些 Tile 上执行的数学运算，编译器和运行时会自动决定如何将任务最优地分配给各个线程。这种 Tile 编程模型隐藏了 Tensor Cores 等专用硬件的具体细节，使 Tile 代码能够兼容未来的 GPU 架构。
CUDA 13.1 发布了 Tile 编程的两大组件
- CUDA Tile IR：用于 NVIDIA GPU 编程的全新虚拟指令集架构（ISA）。
- cuTile Python：全新领域特定的编程语言（DSL），用于在 Python 中编写基于数组和 Tile 的内核。
如需了解更多关于 CUDA Tile IR 与 cuTile Python 的信息，请查看相关详细介绍。
CUDA 软件更新
本次 CUDA 版本还包括以下重要软件更新。
运行时暴露绿色上下文
CUDA 中的绿色上下文是传统 CUDA 上下文的一种轻量级替代方案，旨在为开发者提供一种对 GPU 进行更细颗粒度的空间划分和资源分配的机制。自 CUDA 12.4 起，该功能可在驱动 API 中使用；而从本版本开始，绿色上下文也正式支持运行时 API。
绿色上下文使用户可以定义并管理 GPU 资源（主要是 Streaming Multiprocessors，SMs）的不同分区，并将特定的 SM 集合分配给某个上下文。随后，在该绿色上下文该所拥有的资源范围内启动中 CUDA 内核并管理 CUDA 流。一个典型应用场景是：当应用程序包含对延迟敏感的代码，且其优先级高于所有其他 GPU 任务时，可以将一部分 SM 资源分配给一个专用于此代码的绿色上下文，其余 SM 分配给处理其他任务的另一个绿色上下文，即可确保关键计算始终拥有可用的 SM 资源。
CUDA 13.1 还引入了可定制程度更高的 split() API。开发者可以构建此前需要多次 API 调用才能完成的 SM 分区，并能够配置工作队列，以减少在不同绿色上下文中提交任务时可能产生的伪依赖。
有关这些功能及绿色上下文运行时的更多信息，请参阅 CUDA Programming Guide。
CUDA 多进程服务（MPS）更新
CUDA 13.1 为多进程服务新增了多项功能特性。有关这些新功能的完整信息，请参阅 MPS 文档。其中的重点内容包括：内存局部性优化分区、静态流多处理器分区、cuBLAS 中的双精度与单精度仿真。
开发者工具
开发者工具是 CUDA 平台至关重要的一环，本次发布带来了多项创新与功能优化。
CUDA Tile 内核性能分析工具
NVIDIA Nsight Compute 2025.4 现可对 CUDA Tile 内核进行性能分析。相关更新包括：在摘要页面新增“结果类型”列，用于区分内核属于 Tile 还是 SIMT 类型；详情页面新增“Tile 统计信息”区域，汇总 Tile 维度及关键流程的利用率情况；源页面也支持将性能指标映射到高级别的 cuTile 内核源代码。此外，本次 Nsight Compute 版本还新增了两项功能：支持对设备端启动的 CUDA 图节点进行性能分析；同时改进了源页面导航，现在无论是编译器生成的标签还是用户自定义的标签，都支持以可点击链接的形式快速跳转。
编译时修补
NVIDIA Compute Sanitizer 2025.4 现可通过编译器标志 -fdevice-sanitize=memcheck 对 NVIDIA CUDA 编译器进行编译时修补。此功能增强了内存错误检测能力并提升了 Compute Sanitizer 的运行性能。编译时插桩可将错误检测直接集成到 NVCC 中，这样不仅运行速度更快，还能通过先进的基址-边界分析捕捉到更隐蔽的如相邻分配非法访问的内存问题。这意味着开发者可以在不牺牲调试速度的前提下，排查内存问题，运行更多测试，从而保持开发效率。目前，该功能仅支持 memcheck。有关编译时插桩的完整信息，请参阅 compute-sanitizer 文档。
NVIDIA Nsight Systems
NVIDIA Nsight Systems 2025.6.1 与 CUDA Toolkit 13.1 同步发布，新增多项追踪功能，主要包括：
- 系统级 CUDA 追踪：新增 –cuda-trace-scope 参数，支持跨进程树或整个系统进行追踪。
- CUDA 主机函数追踪：支持追踪 CUDA Graph 主机函数节点及 cudaLaunchHostFunc()；该函数在主机端执行，并会阻塞所在流。
- CUDA 硬件追踪：在支持的平台上，默认启用基于硬件的追踪；如需切回软件模式，可使用 –trace=cuda-sw 参数。
- 绿色上下文时间轴：现在其提示信息会显示 SM 分配情况，帮助用户了解 GPU 资源利用率。
数学函数库
本次核心 CUDA 工具包的数学函数库引入了多项新功能，主要包括：NVIDIA cuBLAS、NVIDIA cuSPARSE、NVIDIA cuFFT。
NVIDIA CUDA 核心计算库
NVIDIA CUDA 核心计算库（CCCL）为 CUB 库带来了多项创新与增强：
确定性浮点数缩减：作为 CUDA 13.1 一部分， NVIDIA CCCL 3.1 提供了两种额外的浮点确定性选项，以便在确定性和性能之间进行权衡：
- Not-guaranteed：使用原子操作进行单轮归约。此选项不保证为多次运行提供位级相同的结果。
- GPU-to-GPU：基于 Kate Clark 在 NVIDIA GTC 2024 演讲中提出的可复现归约算法。其结果始终是位级相同的。
更便捷的单阶段 CUB API：CCCL 3.1 为部分 CUB 算法新增了重载函数，它们可以直接接受内存资源参数，从而省去查询、分配、释放临时存储的步骤。
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CUDA 13.1 带来了众多新功能，并开启了以 CUDA Tile 为核心的GPU 编程新时代，了解更多关于 CUDA 13.1 的更新。
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