Python 早就是 AI 和科学计算的主语言，但长期以来，它和 GPU 的关系有一个明显断层。大多数开发者通过 PyTorch、CuPy、RAPIDS 等高层库使用 GPU，只有当这些库暴露的能力不够时，才不得不跳到 CUDA C++、编译扩展、维护绑定和处理复杂构建链。结果是 Python GPU 生态很繁荣，底层却长期由许多不同 binding layer 拼接而成：每个库都有自己的 st
Codex在固定GPU内核竞赛中完成上千轮自动试验，交出232倍加速成绩。本文拆解QR分解、CUDA/Triton优化、基准过拟合、数值验证和生产泛化之间的工程边界。
Hazy Research 提出 CUDA DSL 可能逐步退休，因为 Agent 已能在测试与 profiler 反馈下直接生成目标优化代码。本文分析 megakernel、抽象复用、验证 oracle 和适用边界。
在21世纪初的斯坦福大学计算机图形实验室，一位年轻的研究生正面对着一块块闪烁着像素光芒的显卡。他不是在渲染游戏画面，而是试图让这些原本只为视觉服务的硬件，变成能处理科学计算、物理模拟乃至未来人工智能的超级引擎。这个人，就是Ian Buck。2004年，他带着自己发明的Brook语言，走进位于加州圣克拉拉的英伟达总部，从此开启了一段改变计算历史的传奇之旅。
如果说如今的科技圈有什么盛会能让全球的目光都聚焦于一点，那毫无疑问是英伟达（NVIDIA）的GTC（GPU Technology Conference，GPU技术大会）。
这篇文章不仅梳理了 NVIDIA 从 CUDA 诞生到 2026 年物理 AI（Physical AI）爆发的二十年征程，更试图解析黄仁勋那一身皮衣下隐藏的"模拟物理世界"的终极野心。