点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !在深度学习落地过程中，有一个常见的误区：一旦推理速度不达标，大家的第一反应往往是拿着模型开到，比如：做剪枝、搞蒸馏、甚至牺牲精度换小模型。实际上生产环境中的 Python ...

在 GPU 计算领域，CUDA 曾是无可替代的 "武林秘籍"—— 掌握它，就意味着手握 GPU 加速计算的钥匙。但 2025 年末，英伟达用 CUDA Toolkit 13.1 掀起了一场颠覆性变革，Tile 编程模型横空出世，让 GPU 编程从专业开发者的 "专属特权"，变成了普通开发者触手可及的工具，堪称自 2006 年 CUDA 诞生以来最彻底的范式升级。

作者：紫晗编辑：李宝珠转载请联系本公众号获得授权，并标明来源2025 年 12 月，在 CUDA 发布近二十年后，NVIDIA 推出新的 GPU 编程入口「cuTile」，通过 Tile-based 编程模型重构 GPU 内核，使开发者无需深入 ...

大规模部署大语言模型（LLM）极具挑战性。现代LLM的参数规模已远超单块GPU甚至单个多GPU节点的内存与计算能力。因此，针对70B+、120B+参数模型的推断工作负载或具有超大上下文窗口的流水线，必须采用多节点、分布式GPU的部署方案。

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英伟达近期放出重磅消息， CUDA 13.1正式亮相 ，黄仁勋直言这是该平台二十年最大升级。按官方说法，如今用十五行Python代码，就能完成过去两百行C++才能搞定的工作，连数据科学家都能轻松编写 GPU内核 。