10.2 编程模型演进（CUDA Quantum、任务图编程、自动并行化）

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10.2 编程模型演进（CUDA Quantum、任务图编程、自动并行化） 10.2 编程模型演进：CUDA Quantum、任务图编程与自动并行化的深度探析在高性能计算（HPC）和人工智能（AI）浪潮的双重驱动下，GPU计算已从单纯的加速器角色跃升为现代异构计算体系的核心引擎。而作为支撑这一变革的技术基石，CUDA编程模型自2006年诞生以来，始终处于持续演化之中。如果说早期的CUDA聚焦于如何将串行代码映射到大规模并行硬件，那么今天的演进方向则更倾向于抽象层次的提升、表达能力的增强以及开发范式的革新。