在人工智能领域，计算硬件的性能始终是关键的瓶颈。近年来，深度学习模型的规模呈指数级增长，对计算能力的需求也水涨船高。特别是在大模型训练和推理方面，对GPU（图形处理器）的性能提出了前所未有的挑战。而英伟达的H100 GPU，凭借其强大的算力和带宽，成为了当前最顶尖的加速器之一。但如何充分释放H100的潜能，一直是研究人员和工程师们不断探索的目标。长期以来，CUDA C++被认为是编写高性能GPU内核的首选语言，这种语言以其细粒度的控制和强大的性能而著称，但也伴随着较高的学习曲线和开发难度。然而，一种新的趋势正在悄然兴起，它挑战了传统观念：在不使用CUDA代码的情况下，也能显著提升H100的加速效果。
这一变革性的趋势，源自于对现有GPU编程方式的重新思考和创新。传统上，开发者们依赖于CUDA C++来手动编写GPU内核，以实现极致的性能优化。这种方法虽然提供了高度的灵活性，但也带来了复杂性和开发成本的增加。如今，随着技术的发展，新的工具和框架正在涌现，它们旨在简化GPU编程，降低开发门槛，让更多的研究人员和工程师能够参与到高性能计算的开发中来。
首先，最为引人瞩目的当属Flash Attention的共同作者Tri Dao及其团队开发的QuACK内核库。QuACK的独特之处在于，它完全基于Python和CuTe-DSL（CUDA Template Express）开发，摒弃了传统的CUDA C++编程方式。CuTe-DSL是一种领域特定语言，专门用于编写高性能的GPU内核。它允许开发者使用Python的简洁语法，描述复杂的GPU计算逻辑，并自动生成优化的CUDA代码。这种方式极大地简化了GPU编程的流程，使得开发者可以专注于算法的设计和优化，而无需花费大量时间去编写和调试底层的CUDA代码。根据报道，QuACK在带宽为3TB/s的H100显卡上，速度比PyTorch中的torch.compile和Liger等已经过深度优化的库快33%到50%。这一显著的性能提升，对于大型模型的训练和推理来说，无疑具有革命性的意义，意味着更快的训练速度、更低的计算成本和更优越的实际应用体验。QuACK的成功，也得益于其对H100硬件特性的深度挖掘。Tri Dao团队成功利用了H100中的集群归约技术，当输入数据量巨大时，集群归约能够有效地利用GPU的共享内存和寄存器，避免数据溢出导致的性能下降。此外，QuACK在处理大规模输入数据（输入规模≥65k）时表现出优异的性能，这充分展现了其在实际应用中的潜力。QuACK所代表的，是一种全新的GPU编程范式，它将Python的易用性和CuTe-DSL的强大功能结合起来，为高性能计算领域带来了新的可能性。
其次，除了QuACK之外，其他研究团队也在积极探索类似的解决方案。斯坦福大学的研究人员推出了名为ThunderKittens的AI加速框架，它同样旨在简化GPU内核的编写过程。ThunderKittens同样强调易用性和可扩展性，允许用户通过少量代码实现高性能的深度学习内核。这些框架和工具的出现，表明GPU编程正在朝着更加自动化和易用的方向发展，降低了GPU编程的门槛，使得更多的开发者能够参与到高性能计算的开发中来。随着技术的发展，我们有理由相信，未来的GPU编程将更加高效、便捷和智能化，从而加速人工智能技术的进步。例如，AI在代码生成方面的进步，使得自动优化和代码生成成为可能，这进一步降低了开发难度，提高了开发效率。这种趋势不仅将推动人工智能技术的进步，也将为各行各业带来更广阔的发展空间。
最后，这种无需CUDA代码就能加速H100的趋势，也引起了英伟达的关注。英伟达推出了大模型加速包，旨在进一步提升H100的性能，并加强对开发者工具的支持。同时，一些开源CUDA项目也在积极探索新的发展方向，例如通过自动代码转换，支持非英伟达芯片，从而扩大CUDA的应用范围。甚至有消息称，DeepSeek等公司已经成功绕过了CUDA，实现了更高的性能。这些举措表明，英伟达也在积极适应这一变革，并努力保持其在GPU领域的领先地位。未来的GPU编程，将不再局限于CUDA，而是更加开放和多样化。开发者将拥有更多的选择，可以根据自己的需求和技能，选择最合适的工具和框架。这将促进GPU生态系统的发展，并推动人工智能技术的快速进步。这种转变不仅仅是技术层面的，更是一种思维方式的转变，它鼓励创新和开放，为未来的发展奠定了坚实的基础。
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