NVIDIA 最新釋出的 CUDA 大改版，被視為近年最具突破性的軟體更新，而知名晶片架構師 Jim Keller 更直言，此更新可能象徵 CUDA 長年獨佔優勢的瓦解開端。記者黃仁杰／編譯

輝達(NVIDIA)最新釋出的 CUDA 大改版，被視為近年最具突破性的軟體更新，而知名晶片架構師 Jim Keller 更直言，此更新可能象徵 CUDA 長年獨佔優勢的瓦解開端。

[caption id="attachment_164308" align="aligncenter" width="1200"] NVIDIA 最新釋出的 CUDA 大改版，被視為近年最具突破性的軟體更新。（圖／123RF）[/caption]

在過去的 AI 熱潮中，CUDA 一直是 NVIDIA 能牢牢掌控開發者與 AI 生態系的核心原因。該平台提供完善的函式庫與開發框架，其他競爭者始終難以複製。此次更新則帶來名為 CUDA Tile 的全新模式，從傳統 SIMT（Single Instruction, Multiple Thread）轉向 tile-based（磚塊式）運算模型，象徵程式語意與 GPU 架構的思維大幅轉換。

在舊架構下，程式開發者必須自行精準控制 tile 尺寸、共享記憶體載入方式、GPU 計算資源等參數。但在 CUDA Tile 中，NVIDIA 引入新的低階虛擬機 Tile IR，將 GPU 視為一個 tile 處理器，使開發者能專注於運算邏輯，而不必再面對繁複的 GPU 架構細節。

透過此改動，NVIDIA 期望減少手動最佳化負擔，讓常見的矩陣運算、卷積等高度規律的操作交由編譯器自動管理。雖然 CUDA Tile 在效能上不必然能超越專業級的低階手寫版本，但它大幅降低門檻，讓更多開發者能更容易使用 GPU 建立 AI 工作流程。

Keller 認為，這項更新之所以可能「鬆動 CUDA 護城河」，原因在於 tile-based 模型已在產業被廣泛採用，包括 OpenAI 的 Triton 等框架皆採類似方式。當 CUDA 程式碼抽象層級提高後，轉換至 Triton，再移植到 AMD 等其他 GPU 的難度將降低。此外，當開發者不再需要撰寫與硬體架構綁定的 CUDA 低階程式，跨平台遷移的障礙也會相對減少。

不過換個角度來看，CUDA Tile 也可能加深 NVIDIA 的控制力。Tile IR 等底層技術仍是 NVIDIA 專屬設計，並完全依循 NVIDIA GPU 架構最佳化。因此，即使遷移變得更容易，真正能達到最佳效能的仍會是 NVIDIA 自家硬體。若從此觀點出發，此次更新反而強化了 CUDA 的吸引力與黏著度。

因此，雖然 CUDA Tile 被視為推動 GPU 程式設計的「革命性」更新，它究竟是削弱還是鞏固 NVIDIA 的護城河，仍取決於未來生態系與競爭者如何回應。

來源：wccftech

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蘋果專為Apple Silicon設計的機器學習框架MLX，目前正積極導入NVIDIA CUDA 平台支援，此舉對於機器學習領域而言，無疑是一項重大進展。記者孟圓琦／編譯

蘋果專為Apple Silicon設計的機器學習框架MLX，目前正積極導入NVIDIA CUDA 平台支援，此舉對於機器學習領域而言，無疑是一項重大進展。

[caption id="attachment_182809" align="alignnone" width="2048"] MLX 是一個專為在 Apple 晶片上進行高效、靈活的機器學習研究而設計的陣列框架。如今宣告將導入NVIDIA CUDA 平台支援。(示意圖/AI生成)[/caption]

經外媒《AppleInsider》報導指出，這項工作的推動者是 GitHub 上的開發者@zcbenz，他早在數月前便開始著手 CUDA 支援的原型開發。隨後，他將專案拆分成多個較小部分，並逐步將其整合至 Apple MLX 的主分支中。儘管 CUDA 後端目前仍在開發階段，但多項核心運算操作已獲得支援並通過測試，包括矩陣乘法、Softmax、歸約、排序和索引等。

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CUDA (Compute Unified Device Architecture)，本質上是 NVIDIA 硬體的「Metal」：一個專為自家 GPU 設計的運算平台，旨在最大化其在高效率平行運算任務中的效能。對於許多人而言，CUDA 是在 NVIDIA GPU 上執行機器學習工作負載的標準方式，並廣泛應用於整個機器學習生態系統，從學術研究到商業部署。諸如PyTorch和TensorFlow等深度學習框架，都依賴 CUDA 來利用 GPU 加速運算。

那麼，為何 Apple 的 MLX 框架要開始支援 CUDA 呢？MLX 最初是為 Apple Silicon 和 Metal 進行優化，但增加 CUDA 後端改變了這一局面。現在，研究人員和工程師可以在 Mac 上利用 MLX 本地開發 CUDA 模型，然後將其部署到大型 NVIDIA GPU 叢集上，這些叢集目前在機器學習訓練工作負載方面仍佔據主導地位。

儘管如此，目前仍存在一些限制，其中大部分仍在積極開發中。例如，並非所有 MLX 運算子都已實作完成，且對 AMD GPU 的支援仍在更遠的計畫中。

即便如此，能夠在無需重寫程式碼的情況下，將 MLX 程式碼引入 NVIDIA GPU，為更快的測試、實驗和研究用例開啟了大門，這幾乎是所有 AI 開發人員都樂於聽到的消息。

資料來源：9to5mac、appleinsider

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輝達（Nvidia）執行長黃仁勳即將在7月16日到北京舉辦媒體說明會，這是他今年第二次到中國，4月時他才剛強調過中國市場對輝達有多重要，現在又來了，可見中國這塊市場真的讓他很在乎。記者鄧天心／綜合報導

輝達（Nvidia）執行長黃仁勳即將在7月16日到北京舉辦媒體說明會，這是他今年第二次到中國，4月時他才剛強調過中國市場對輝達有多重要，現在又來了，可見中國這塊市場真的讓他很在乎。

[caption id="attachment_182215" align="aligncenter" width="1024"] 輝達黃仁勳這次去北京，不只是為了做生意，還因為美中科技戰讓他一舉一動都備受關注。（圖／科技島攝）[/caption]

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美國從2022年開始，就對輝達的高階AI晶片出口中國設下不少限制，怕這些晶片會被拿去做軍事用途，今年更直接禁止輝達H20這款AI晶片賣到中國，這本來是輝達在中國能賣的最強AI晶片，現在連這個都被禁止，讓輝達在中國市場少了很多生意。

黃仁勳這次去中國，不只中國媒體很關注，連美國也很緊張，美國兩位跨黨派參議員還特地寫信給他，提醒他千萬別跟中國軍方或情報單位有關的公司見面，也要避開美國出口管制名單上的公司。

儘管中國企業積極投入自研AI晶片，讓輝達在中國市場面臨華為等晶片製造商的競爭壓力，但中國科技巨頭仍高度依賴輝達的晶片與CUDA運算平台，輝達的技術優勢與生態系統，在高端AI運算領域仍具不可取代的地位。

根據輝達最新年報，2025財政年度中國市場為輝達帶來170億美元營收，佔總銷售額的13%，黃仁勳自己也不只一次強調，中國市場對輝達未來成長真的很重要。

2025年7月，輝達市值首次突破4兆美元，成為全球第一家達到此里程碑的上市公司，以及輝達在AI晶片領域的壟斷地位穩坐華爾街AI競賽的龍頭寶座，這次北京行，不只攸關輝達自己的未來，也牽動美中科技角力的敏感神經。

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