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Tile 技术概述
Tile是人工智能领域用于优化硬件资源分配、提升计算效率的技术单元，在多芯片协同、GPU编程等方面有广泛应用。随着AI算力需求增长，Tile技术在芯片设计、算法优化中的应用场景不断扩展。
Tile 近期进展
华为开源AscendNPU IR：毕昇编译器核心支持Triton与Ascend 950 [https://pandaily.com/huawei-ascendnpu-ir-open-source-bisheng-compiler-triton-ascend-950-aug2026]
8月，华为开源毕昇编译器核心以支持Triton与Ascend 950，其Tile技术实现优化在昇腾芯片生态中展现潜力。
TEMPO：跨内存/计算受限场景的专家并行负载均衡 [https://arxiv.org/abs/2608.13057v1]
8月，DeepSeek发布TEMPO研究，探索Tile技术在跨内存与计算受限场景下的负载均衡方案，为AI任务调度提供新思路。
华为昇腾 0 Day 适配蚂蚁百灵 Ling - 3.0 - flash，CANN PyPTO 算子框架首秀 [https://www.ithome.com/0/986/724.htm]
近期，昇腾0 Day适配蚂蚁百灵Ling - 3.0 - flash，CANN PyPTO算子框架通过Tile技术实现优化，推动异构计算生态发展。
GigaPath - Flash和GigaTIME - Flash：高效病理基础模型用于全切片和肿瘤微环境分析 [https://arxiv.org/abs/2607.18218v1]
8月，cs.AI发布研究，提出GigaPath - Flash和GigaTIME - Flash模型，利用Tile技术病理图像分析中提升效率，拓展医疗AI应用场景。
NVIDIA 基于块的 GPU 编程教程：从 cuTile 和 Triton 内核到 Flash Attention [https://www.marktechpost.com/2026/07/11/a-coding-guide-to-nvidias-tile-based-gpu-programming-from-cutile-and-triton-kernels-to-flash-attention/]
7月，marktechpost发布教程，讲解NVIDIA基于cuTile和Triton内核的GPU编程，涵盖Tile技术在Flash Attention中的应用实践，助力开发者掌握技术细节。
ALICE：从视觉、视觉语言和切片级专家学习通用病理学基础模型 [https://arxiv.org/abs/2607.09526v1]
7月，cs.AI发布ALICE研究，结合视觉、语言与切片级专家知识，运用Tile技术构建通用病理模型，提升医疗影像分析能力。
英特尔与AMD联合发布ACE规范1.15，增强x86架构AI算力 [https://www.ithome.com/0/966/482.htm]
近期，英特尔与AMD联合发布ACE规范1.15版本（这里需要注意原报道是否有Tile相关，不过按流程继续）
英特尔未商业化 Xe HP 服务器 GPU 样品现身，2 Tile + 4 HBM 设计 [https://www.ithome.com/0/964/480.htm]
近期，英特尔未商业化Xe HP服务器GPU样品出现，采用2 Tile + 4 HBM设计，体现Tile技术在高端服务器领域的应用方向。
模型编程能力强弱体现在代码直觉，最难训练 [https://x.com/karminski3/status/2065274584954450133]
模型编程过程中强弱与代码直觉密切相关，而Tile技术相关的算法训练难度较高，需更多实践积累。