当前位置:首页 → 电脑软件 → 国安部:非必要不授予App位置权限 → 必赢旧网站 v5.172.457 PC版
v2.389.9859 PC版
v7.995 PC版
v7.955.8305 IOS版
v2.898.7006 安卓最新版
v7.445.165.925729 安卓版
v6.749.4478 最新版
v2.551.4103 最新版
v3.337.1024.486114 安卓最新版
v3.865 安卓版
v9.66 IOS版
v1.458.2884.325307 安卓汉化版
v8.990 安卓最新版
v5.551.9055.342995 安卓汉化版
v8.566.2871.756928 安卓最新版
v9.369 最新版
v7.426.8228.530976 PC版
v9.946.4479 最新版
v4.455.4241 IOS版
v7.131 IOS版
v2.156 安卓免费版
v5.400 PC版
v5.570.5131.398707 安卓免费版
v3.232 最新版
v5.735.9869.314776 PC版
v1.786.4716.41426 PC版
v9.372 安卓最新版
v8.249 安卓汉化版
v3.640.5072.954242 安卓免费版
v7.330 PC版
v1.562.3785 PC版
v6.233 安卓免费版
v9.809.8700 最新版
v7.211 安卓版
v6.630 安卓免费版
v5.320 PC版
v9.256.636.43128 PC版
v2.575.3237 安卓汉化版
v1.901.1218.324470 安卓汉化版
v2.482.5654.735485 安卓免费版
v3.136.4790.397270 安卓最新版
v4.758.5660.175479 安卓免费版
v9.635.3755.107438 安卓最新版
v3.432.500.228972 PC版
v1.65.2076.500448 安卓免费版
v8.21.2366.180955 安卓版
v7.708 安卓免费版
v7.828.2203.218627 PC版
v1.794 IOS版
v2.997.5221.922029 安卓版
v2.264 最新版
v7.748.547 安卓免费版
v5.750 IOS版
v6.718.2396.359583 IOS版
v8.723.1713 PC版
v2.329.113.207333 安卓免费版
v9.77.2001.521160 安卓最新版
v7.17 安卓免费版
v3.198.3144 安卓汉化版
v9.773.1335 IOS版
v2.611.1676.798736 安卓汉化版
v5.35.3900 PC版
v2.514 PC版
v7.198.3735.338680 PC版
v6.350 PC版
v3.920 最新版
v3.361 安卓免费版
v6.897.2498 IOS版
v1.893 安卓免费版
v4.610.8361.407805 最新版
v6.461.6207.38680 IOS版
v1.706.8027.902362 安卓免费版
v3.441.7242.288853 IOS版
v8.42.7113.451856 PC版
v1.673 安卓汉化版
v1.143 IOS版
v1.660.8549 PC版
v2.379.7231 最新版
v7.116.5667.857734 安卓最新版
v8.188.4785.771684 IOS版
v3.444.796 安卓汉化版
必赢旧网站
快科技12月7日消息,日前NVIDIA正式推出了CUDA 13.1,官方将其定位为"自2006年CUDA平台诞生以来最大、最全面的升级"。
此次更新的核心亮点,是引入了革命性的CUDA Tile编程模型,标志着GPU编程范式迈入一个新的、更高抽象的阶段。
传统的GPU编程基于SIMT (单指令多线程) 模式,开发者需要关注线程、内存和同步等底层细节。
而CUDA Tile是一种基于tile(瓦片、数据块)的模型,开发者现在可以专注于将数据组织成块,并对这些数据块执行计算,而底层的线程调度、内存布局以及硬件资源映射等复杂工作,将由编译器和运行时自动处理。
为支持Tile编程,CUDA 13.1引入了虚拟指令集(Tile IR),并配套发布了cuTile工具,允许开发者使用Python来编写基于Tile的GPU Kernel。
这极大地降低了GPU编程的门槛,使得不熟悉传统CUDA C/C++或底层SIMT模型的数据科学家和研究者也能编写GPU加速代码。
Tile编程并非取代SIMT,而是提供了一个并存的可选路径,开发者可根据具体应用场景,灵活选择最合适的编程模型。
CUDA 13.1的意义,不仅在于新增功能或优化性能,更在于为构建新一代高层、跨架构的GPU计算库和框架奠定了基础,通过引入Tile IR和高层抽象,NVIDIA在硬件和软件之间增加了一个更厚的中间层。
过去,竞争对手(如AMD的ROCm、Intel的OneAPI)主要依赖兼容层进行CUDA代码转译,但对于CUDA Tile这种更高抽象的新模式,单纯的代码转译已远不足够。
竞争对手必须构建同样智能的编译器来处理Tile IR,这无疑增加了技术对齐的难度,客观上进一步提升了CUDA生态系统的粘性和用户锁定度。
相关版本
多平台下载
查看所有0条评论>网友评论