近年来，人工智能技术的爆炸式发展对算力提出了前所未有的挑战。从大规模语言模型（LLM）的训练到复杂的推理过程，都需要强大的计算资源支撑。在众多硬件选项中，英伟达的H100 GPU凭借其卓越的性能，成为了AI领域炙手可热的“香饽饽”。然而，如何最大限度地发挥H100的潜力，降低高昂的计算成本，一直是业界关注的焦点。传统上，GPU加速依赖于CUDA C++等底层编程语言，这要求开发者具备专业的知识和投入大量的开发时间。而现在，一种新的、令人兴奋的趋势正在悄然兴起——无需CUDA代码，即可显著提升H100 GPU的性能。
这一趋势的核心在于，通过创新的编程范式和优化策略，开发者能够绕过对CUDA C++的依赖，利用更高级的语言和工具来编写高性能的GPU内核。这种转变不仅降低了开发门槛，还能够加速AI模型的训练和推理，为AI技术的进步提供了强大的推动力。
首先，让我们深入探讨Tri Dao及其团队开发的QuACK内核库。Tri Dao作为Flash Attention和Mamba算法的共同作者，对优化Transformer模型性能有着深刻的理解。QuACK库的最大特点在于其完全使用Python和CuTe-DSL（领域特定语言）编写，这意味着开发者可以利用Python的易用性和CuTe-DSL的灵活性，编写高性能的GPU内核，而无需深入研究CUDA C++的复杂细节。这种方式极大地降低了开发门槛，使得即使是相对较少的CUDA编程经验的开发者，也能享受到GPU加速带来的益处。根据报道，QuACK在H100显卡上实现了比PyTorch中的torch.compile和Liger等库快33%-50%的性能提升，这对于AI模型的训练和推理而言，无疑是一场革命性的加速。这种性能提升的关键在于QuACK对SOL（Scale-Out Linear Algebra）内存绑定内核的优化。通过更有效地管理GPU内存，减少数据传输的瓶颈，QuACK能够最大限度地发挥H100的计算能力。
其次，除了QuACK之外，斯坦福大学的研究人员也推出了名为ThunderKittens的AI加速框架。这个框架再次证明了无需CUDA代码也能优化GPU性能的可能性。令人印象深刻的是，ThunderKittens仅仅使用数百行代码，就能在H100上实现大约30%的性能提升，甚至超越了备受赞誉的FlashAttention-2。这表明，通过巧妙的算法设计和代码优化，即使在没有CUDA C++的情况下，也能充分挖掘GPU的潜力。更令人惊叹的是，斯坦福团队还利用AI技术来自动生成CUDA内核，生成的内核性能甚至优于人类专家手动优化的结果。这一突破性进展预示着，AI将在GPU内核优化领域发挥越来越重要的作用，加速AI硬件的创新。人工智能不仅成为了计算的核心，同时也成为了加速计算的工具，这种自举式的进步，无疑将推动AI技术进入一个新的发展阶段。
再次，DeepSeek公司的实践也值得关注。虽然关于DeepSeek的具体技术细节尚未完全公开，但有报道指出，其DeepSeek-R1模型在某些情况下能够绕过CUDA，直接利用硬件资源进行计算，从而提高效率。这表明，在AI加速领域，探索新的编程范式和优化策略已经成为一种重要的发展趋势。与此同时，Flash Attention也在持续迭代升级，第三代Flash Attention针对H100 GPU的新特性进行了优化，性能相比前代大幅提升，比标准注意力操作快16倍。这些案例共同印证了“无需CUDA”加速H100的趋势正在成为现实。
当然，这种趋势并非意味着CUDA C++将完全退出历史舞台。CUDA C++作为GPU编程的主流语言，仍然拥有庞大的用户群体和完善的生态系统，在某些特定应用场景中仍将发挥重要作用。然而，随着Python和CuTe-DSL等高级工具的不断发展，以及AI技术在内核优化领域的应用，越来越多的开发者将能够使用更简单、更高效的方式来加速AI计算。未来，CUDA C++和Python等高级语言可能会形成互补的关系，共同推动AI硬件和软件的创新。例如，CUDA C++可以专注于底层硬件的极致优化，而Python等高级语言则可以提供更友好的编程接口和更便捷的开发流程。
总体而言，无需CUDA代码加速H100 GPU的趋势，代表着AI计算领域的一次重要变革。通过QuACK、ThunderKittens等创新工具，以及DeepSeek等公司的实践，开发者可以更轻松地编写高性能的GPU内核，充分挖掘H100的潜力，降低计算成本，加速AI模型的训练和推理。这种趋势不仅将推动AI技术的进步，也将为AI应用带来更广阔的发展空间。未来，我们有理由期待，更多创新的技术和工具将会涌现，进一步降低AI开发的门槛，加速AI技术的普及和应用，最终推动人工智能时代的到来。
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