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輝達重磅官方宣佈：Python成CUDA原生語言，AI開發迎來大變革！
近期科技圈迎來了一個足以讓開發者們熱血沸騰的消息：在2025 年GTC 大會上，輝達正式宣佈Python 成為CUDA 的原生程式語言！這個消息如同一顆重磅炸彈，瞬間在開發者社區掀起了驚濤駭浪，要知道，這意味著全球數百萬Python 開發者，終於可以告別繁瑣的C/C++ 學習，直接用最熟悉的Python 在GPU 上高效執行演算法任務，AI 開發的門檻被大大降低，彷彿一夜之間，人人都有機會成為AI 創造者！
一、什麼是CUDA 、 Python
在深入探討這次變革之前，先來先給大家科普一下CUDA 和Python 這兩位「主角」 。
（1）CUDA
CUDA，全稱Compute Unified Device Architecture，是輝達推出的平行計算平台和編程模型，它賦予了GPU 處理複雜計算任務的能力，就像是給GPU 裝上了“超級引擎”，並行讓它在深度學習、科學計算、圖形渲染等領域大顯身手，發揮出遠超CPU 的平行讓它計算性能。以往，開發者想要利用GPU 的強大算力，往往需要掌握複雜的C/C++ 程式設計，學習成本極高。但CUDA 的出現，在一定程度上降低了門檻，使得GPU 計算變得更容易實現。
（2）Python
再來看Python，在現今的AI 時代，它是當之無愧的「明星程式語言」。 Python 以其簡潔易讀的語法、豐富強大的庫（像用於深度學習的TensorFlow、PyTorch，數據處理的Pandas，科學計算的NumPy 等），以及龐大活躍的社區支援，成為了眾多開發者，尤其是AI 開發者的心頭好。從資料預處理到模型建構、訓練、評估，Python 都能輕鬆應對，幫助開發者快速實現自己的創意和想法，是AI 開發中不可或缺的得力助手。
二、為什麼輝達引進Python 開發
為什麼輝達要做出如此重大的決策，將Python 引入CUDA 開發呢？這背後其實有著多方面的深思熟慮。
（一）Python 的優勢
首先，Python 自身的魅力實在難以抵擋。
它簡潔的語法就像是為開發者量身定製的“快速通道”，讓代碼編寫變得高效又輕鬆，大大提升了開發效率。舉例來說，使用Python 進行資料處理，幾行程式碼就能完成複雜的資料清洗和預處理任務，而換成其他語言，可能需要數倍的程式碼量。而且Python 擁有龐大豐富的庫，這些庫就如同一個個“百寶箱”，涵蓋了數據分析、機器學習、深度學習等眾多領域。例如在機器學習領域，Scikit - learn 庫提供了豐富的機器學習演算法和工具，開發者只需呼叫相應的函數，就能輕鬆實現模型的訓練和評估；在深度學習中，PyTorch 和TensorFlow 更是讓模型搭建和訓練變得簡單易懂。活躍的社區也是Python 的一大“法寶”，全球數百萬開發者在社區中交流、分享經驗，遇到問題時，能迅速在社區中找到解決方案。 這使得Python 在AI 開發領域的地位愈發穩固，輝達引進Python，無疑是搭上了這股AI 發展的「高速列車」。
（2）CUDA 發展需求
從CUDA 自身發展的角度來看，Python作為AI時代絕對的王者語言，輝達與天鬥與地鬥，唯獨不敢逆潮流而動。輝達如果想分到AI的蛋糕，必然要引進Python，此乃順勢而為。
先前，CUDA 主要依賴C/C++ 進行開發，這對許多開發者來說，門檻頗高。 C/C++ 語言本身較為複雜，學習成本高，開發過程中還需要處理大量底層細節，這讓不少對GPU 計算感興趣的開發者望而卻步。而Python 的加入，就像是為CUDA 打開了一扇全新的大門，讓更多開發者能夠輕鬆踏入GPU 計算的領域。如今AI 發展迅猛，對GPU 計算的需求呈現爆發式增長，擴大開發者群體成為CUDA 持續發展的關鍵。透過支援Python，CUDA 能夠吸引全球數百萬Python 開發者，為自身生態注入源源不斷的活力，更好地適應AI 時代的發展需求。
三、引進Python 開發的影響
輝達這一決策，猶如一顆投入湖面的巨石，激起層層漣漪，對AI 開發乃至整個科技領域都產生了深遠影響。
（1）降低開發門檻
Python 成為CUDA 原生語言後，最大的受益者就是廣大開發者。以往，想要利用GPU 的強大算力進行開發，開發者們必須花費大量時間和精力去學習複雜的C/C++ 語言。 C/C++ 語言雖然強大，但語法複雜，開發難度高，對於許多初學者和非專業開發者來說，猶如一道難以跨越的鴻溝。就像在一場艱難的攀爬中，開發者們需要背負沉重的裝備，艱難地向上攀登，稍有不慎就可能滑落。但現在，Python 的加入改變了這個局面。它以簡潔的語法、豐富的資料類型和強大的庫，讓開發者們能夠輕鬆上手。就好比給開發者們換上了輕便的裝備，還提供了一條便捷的登山路徑，讓他們能夠更輕鬆地利用GPU 算力，將更多的精力投入到演算法設計和創新中。
（2）提升開發效率
從實際開發角度來看，Python 與CUDA 的結合大大提升了開發效率。以深度學習模型訓練為例，在傳統的開發模式下，使用C/C++ 進行CUDA 開發，從搭建環境、編寫程式碼到調試，每個環節都需要耗費大量時間。而現在，借助Python 的豐富庫和簡潔語法，開發者可以快速建立模型框架，並呼叫相關函數進行資料處理和模型訓練。例如使用PyTorch 庫，幾行程式碼就能完成模型的搭建與初始化，再結合CUDA 的GPU 加速，模型訓練速度大幅提升。曾經需要數小時甚至數天才能完成的模型訓練任務，現在可能只需要幾個小時就能完成，大大縮短了開發周期，讓創新的想法能夠更快地轉化為實際成果。
（3）就業市場變化
這項變革也在就業市場上掀起了波瀾。隨著AI 開發門檻的降低和需求的成長，AI 相關崗位的人才需求持續攀升。據麥肯錫報告預測，到2030 年，全球AI 相關人才缺口將達到500 萬。企業為了爭奪稀缺的AI 人才，紛紛開出高薪，AI 工程師、資料科學家等崗位的薪資水準持續走高，成為職場新貴。例如，智聯招聘發布的《2025 年春招市場行情周報》顯示，AI 工程師平均招聘月薪為21319 元，在細分職業中，機器人、大模型、自動駕駛等新興領域的技術崗位工資更高。這對於從業者來說，既是機遇也是挑戰。一方面，更多的人有機會進入AI 領域，憑藉自己的技能獲得豐厚的回報；另一方面，也意味著競爭更加激烈，只有不斷提升自己的技術能力，才能在這個快速發展的領域中站穩腳跟。
四、輝達基於Python 開發的成果與未來
（1）已有成果
輝達基於Python 開發已經取得了一系列令人矚目的成果。 cuPyNumeric 庫便是其中的典型代表，它作為NumPy 的GPU 加速替代品，為科學研究人員和資料科學家帶來了極大的便利。以往，科研人員在處理大規模資料集時，常常受到CPU 計算能力的限制，分析一個PB 等級的天文觀測資料，使用傳統的NumPy 在CPU 上處理可能需要數小時甚至數天，但有了cuPyNumeric 庫，只需修改一行import 語句，大幅將代碼從CPU 遷移到GPU，利用了加數分鐘在洛斯阿拉莫斯國家實驗室，科學研究人員運用cuPyNumeric 加速資料科學、計算科學和機器學習演算法，為有效利用新推出的Venado 超級電腦提供了更多工具。
（2）未來展望
輝達在CUDA 與Python 結合的道路上還有更宏偉的藍圖。隨著技術的不斷髮展，CUDA 預計將支援更多的程式語言，如Rust、Julia 等，進一步擴大其多語言生態，讓更多不同背景的開發者能夠參與GPU 計算的開發中。在AI 行業，CUDA 與Python 的深度融合將繼續推動技術的創新和突破。在自動駕駛領域，利用Python 的簡潔語法和豐富庫，結合CUDA 的GPU 加速，能夠更有效率地處理大量的傳感器資料，實現更精準的環境感知和決策；在醫療影像分析中，也能快速處理醫學圖像，輔助醫生進行疾病診斷，為患者提供更及時的治療方案。
Python 成為CUDA 原生語言，無疑是AI 開發領域的重大變革，它打破了語言障礙，降低了開發門檻，提升了開發效率，為AI 技術的發展注入了新的活力。對於廣大開發者而言，這是一個充滿機會的時代，AI 技術的快速發展，為我們提供了廣闊的舞台。如果你對AI 開發感興趣，不妨抓住這個機會，學習Python 和CUDA 相關知識，提升自己的技能，在AI 領域中實現自己的價值。
從CUDA擁抱Python，到AI重塑千行百業，技術浪潮從未如此澎湃。選擇AI，就是選擇未來十年的「金飯碗」！ ！ ！ （工業小愛同學）