英伟达于 9 月 9 日发布 CUDA Toolkit 13.4 工具包，这是 CUDA 历史上第一次为 Windows on Arm64 平台提供原生开发包支持。在此之前，CUDA 对 Arm 架构的支持只覆盖 Linux，Windows on Arm 用户长期无法原生运行 CUDA 应用。

从 Linux 扩展到 Windows，Arm 平台补齐最后一块

CUDA Toolkit 是英伟达面向 GPU 编程的开发工具包，包含编译器、库和工具，开发者用它编写能在英伟达 GPU 上加速运行的程序。过去十多年里，这套工具链在 Arm 平台上的支持始终停留在 Linux 一侧。

CUDA 13.4 改变了这一局面。开发者现在可以直接在 Windows Arm64 系统上编译 CUDA 应用程序，也可以沿用 Windows x86-64 版本的工具包进行交叉编译。这意味着同一份 CUDA 代码在 Windows 的两套指令集架构之间有了更顺畅的迁移路径。

提前解锁 Rubin 架构，计算能力 107

除 Arm 支持外，CUDA 13.4 以预览版形式为英伟达 Rubin 架构提供功能性支持，对应计算能力 107（即计算能力版本 10.7）。CUDA 用这一编号识别 GPU 架构特性，并让编译器生成适配该架构的 GPU 机器代码。在正式版发布前开放预览，是为了让开发者和关键软件库维护者能够提前完成移植、开发与验证。

本次更新覆盖 CUDA 编译器、PTX ISA、CUDA C、CUDA Tile 编程、运行时 API、软件库以及开发者工具。在 CUDA Python 中，cuda.core 升级至 1.1.0，新增纹理与表面编程、NUMA 感知托管内存以及 .pyi 类型存根；cuda.compute 1.1 则支持为多个 GPU 架构预先编译 CCCL 算法。

Multi-Process Service V3 增加了脚本化命令行界面、命名服务器实例、TOML 配置，以及与 cgroup 集成的 GPU 显存限制，面向容器化环境提供更精细的 GPU 分区能力。CUDA Compute Fabric Transport 则面向通信库开发者，通过命名逻辑端点和异步操作，在 NVLink 互连架构中传输数据。

为 RTX Spark 提前清障

业界普遍将这次更新视为英伟达为即将于 10 月上市的 RTX Spark PC 提前铺路。

RTX Spark 是英伟达进军消费级 PC 处理器市场的首款产品，由英伟达与联发科合作开发。该芯片集成 20 核 Grace CPU 与 6144 个 CUDA 核心的 Blackwell GPU，通过 NVLink-C2C 互联，共享最高 128GB 统一内存。其 FP4 精度 AI 算力达 1 PFLOPS，可在本地运行 1200 亿参数大模型，并支持 100 万 token 上下文。芯片采用台积电 3nm 工艺，搭载该芯片的笔记本预计下个月上市，高配版定价约 3000 美元，约合人民币 2.02 万元。

由于 RTX Spark 本身就是一颗基于 Arm 架构的 SoC，如果 CUDA 工具链不支持 Windows Arm64，开发者在相关设备上编写 CUDA 程序就只能退回 Linux 或 WSL 环境。CUDA 13.4 的作用，正是把这条路径打通。

预览版仍有已知问题

需要注意的是，CUDA 13.4 仍属开发者预览版，存在已知问题。快科技在报道中提到，PyTorch 构建工作流可能导致系统不稳定或无响应，官方不建议将该版本用于生产部署或基准测试。也就是说，AI 训练框架在 Windows Arm64 上的兼容性还需要几个版本迭代才能稳定，TensorRT、cuDNN 等组件在 Windows Arm64 上的适配也尚未完全跟上。

对普通用户而言，这次更新不会直接提升现有设备的性能。它的价值在于为 Windows on Arm 平台上的 CUDA 应用兼容性铺路：如果开发者能在 RTX Spark 上市前完成移植和验证，使用该平台的用户届时就有望获得更完善的 GPU 加速软件支持。