■ 概要 TileLang は TVM ベースのコンパイラで支えられた Python的 DSL で、GPU/CPU/NPU カーネル開発を生産性と性能の両立で実現する。 ■ 特徴・用途 - **タイル化とテンソル操作の抽象化**: GEMM・FlashAttention など計算集約的カーネルを高レベルで記述しながら、TVMがハードウェアレベルのメモリ配置・キャッシュ最適化を自動化。 - **マルチプラットフォーム対応**: GPU（CUDA/ROCm）のみならず、2026年9月に Huawei Ascend 950 NPU バックエンドを追加し、異なるハードウェア間での同一コード展開が可能。 - **開発体験の整備**: LSP・Puzzle チュートリアル・豊富な example で、カーネル最適化の学習曲線を緩和。 ■ 結論 手書き CUDA との手間を削ぎ落とし、TPU/NPU 新世代への適応コストも低い点で、機械学習インフラ企業と研究機関の両層に親和性が高い。