根据 NVIDIA 在 2025 年 GTC 大会上的官宣，CUDA 工具链将全面原生支持 Python 编程，这一重大更新旨在降低 GPU 编程门槛，吸引更广泛的 Python 开发者进入 CUDA 生态。以下是核心信息整合：

1. 原生支持的意义与背景

• 无需 C/C++ 基础：Python 开发者可直接用 Python 编写 GPU 加速代码，无需手动调用底层 C++ 接口或学习 C/C++，极大简化开发流程。

• 生态适配需求：Python 在 GitHub 2024 年报告中成为“全球最受欢迎编程语言”，但此前 CUDA 的官方支持仅围绕 C/C++ 和 Fortran，第三方库（如 PyCUDA、Numba）无法满足原生体验需求。

2. 技术架构与开发模型革新

• Python 化重构：英伟达对 CUDA 进行了从运行时到编程模型的全面重构，而非简单语法包装。核心改进包括：

  • CUDA Core：重新设计的运行时系统，支持符合 Python 风格的执行流程。

  • CuTile 编程模型：以 tile（数据块） 为基本计算单元，替代传统线程/块控制方式，更贴合 Python 开发者以数组、张量为核心的思维模式。编译器自动将 tile 操作映射到 GPU 线程，兼顾性能与易用性。

  • JIT 编译：减少依赖传统编译器，提升代码执行效率和跨平台可移植性。

• 关键工具与库：

  • cuPyNumeric：作为 NumPy 的 GPU 替代库，仅需修改导入语句即可将 CPU 代码迁移至 GPU。

  • NVMath Python：提供统一的 host/device 函数调用接口，支持函数自动融合优化性能。

  • 分析工具套件：集成性能分析器和静态代码分析器，辅助开发者调优。

3. 分层生态与开发者覆盖

• 金字塔式生态结构：

  • 底层：CUDA C++，面向追求极致性能的系统开发者；

  • 中间层：Python 接口（如 Triton、Python Cutlass），支持专业开发者进行低级别优化；

  • 顶层：PyTorch 等高级抽象工具，服务于快速原型设计。

• “民主化” GPU 编程：通过分层设计，开发者可根据需求灵活选择工具层级，降低对底层硬件的关注，加速迭代效率。

4. 未来扩展计划

• 多语言支持：继 Python 后，英伟达计划为 CUDA 添加对 Rust、Julia 等语言的原生支持，进一步打破“语言门槛”，推动 CUDA 从“专业工具”向“通用平台”转型。

• 生态增长预期：2023 年全球 CUDA 开发者约 400 万，而 Python 开发者已超数千万。此次更新预计吸引新兴市场（如印度、巴西）的大批开发者加入。