當我們在討論人工智能的進步時，目光往往聚焦于上層的、光鮮亮麗的大模型，如DeepSeek、通義千問等。然而，在這些宏偉建筑的背后，存在一個決定其性能、效率乃至生死存亡的“隱秘基石”——AI算子（Kernel）。

近日，伴隨著DeepSeek V3.2-Exp模型的發(fā)布，一個名為TileLang的國產AI算子編程語言的同步開源，正悄然揭示著中國AI產業(yè)在更底層、更核心的技術環(huán)節(jié)所取得的深刻突破。

AI開發(fā)的“最后一公里”難題

所謂算子，是構成AI模型最底層的、不可再分的計算單元，例如矩陣乘法、卷積等。每一個復雜的AI模型，都是由成千上萬個這樣的算子組合而成。要讓AI模型在GPU等硬件上高效運行，就需要為這些算子編寫出高度優(yōu)化的底層代碼。

長期以來，這項工作高度依賴于英偉達的CUDA編程。CUDA雖然強大，但其學習曲線陡峭、編程極其復雜，一個高性能算子的開發(fā)，往往需要耗費頂尖工程師數(shù)周甚至數(shù)月的時間。這個“最后一公里”的難題，已成為制約整個AI行業(yè)創(chuàng)新效率的普遍瓶頸。

TileLang是什么

為了解決這一痛點，由北京大學計算機學院楊智副教授團隊主導開發(fā)的TileLang應運而生。它并非又一個CUDA的簡單封裝，而是一款旨在從根本上改變算子開發(fā)范式的、兼具高生產力與高性能的開源AI算子編程語言。

TileLang的核心技術理念

TileLang的創(chuàng)新之處，在于其提出的Tile級抽象。

在高性能計算中，“Tiling”（計算分塊）是一種將大計算任務，拆分成一個個可以在GPU核心上高效并行處理的小“瓦片”（Tile）的關鍵優(yōu)化技術。傳統(tǒng)CUDA編程中，開發(fā)者需要手動、精細地管理這些“瓦片”的劃分、內存布局和線程調度，過程極其繁瑣。

而TileLang則創(chuàng)造性地將“Tile”提升為了語言的核心抽象。這使得開發(fā)者可以像描述數(shù)學公式一樣，用更高級、更自然的語言來描述數(shù)據(jù)流本身，而將復雜的硬件調度和內存優(yōu)化工作，交由TileLang的編譯器去自動完成。其內置的先進自動推理機制，能夠根據(jù)開發(fā)者描述的數(shù)據(jù)流，自動推導出最優(yōu)的并行策略和內存布局，并最終生成高效的底層CUDA或華為昇騰的AscendC代碼。

TileLang的價值驗證

這一創(chuàng)新帶來的效率提升是驚人的。以業(yè)界著名的FlashAttention算子為例，其官方CUDA實現(xiàn)的代碼量高達500多行，邏輯極其復雜。而使用TileLang，開發(fā)者只需80行左右的代碼，即可實現(xiàn)與之性能持平的版本。

這種數(shù)量級上的代碼量精簡，意味著AI底層開發(fā)的門檻被極大地降低，開發(fā)效率得到了革命性的提升。

從TileLang看國產開源的演進

TileLang的出現(xiàn)，其意義遠不止于一個高效的開發(fā)工具。它更標志著，國產基礎軟件正從過去簡單的“功能復刻”，走向基于對行業(yè)核心痛點深刻理解而提出的根創(chuàng)新階段。

它與DeepSeek V3.2-Exp模型的同步開源，以及對華為昇騰等國產AI芯片的快速適配，清晰地勾勒出一條國產模型+國產算子語言+國產芯片的協(xié)同發(fā)展路徑。這對于構建一個自主可控、充滿活力的中國AI技術生態(tài)，具有至關重要的戰(zhàn)略意義。

當我們將目光從喧囂的大模型參數(shù)競賽中移開，投向像TileLang這樣更底層的技術基石時，我們才能更深刻地感受到一個產業(yè)真正的成熟與崛起。以TileLang為代表的國產基礎軟件的不斷涌現(xiàn)，將為整個中國AI產業(yè)的未來發(fā)展，提供更堅實、更高效、也更具創(chuàng)新活力的底層支撐。