v2.382.2449 最新版
v5.692.223 安卓最新版
v9.772.3152 IOS版
v1.883 安卓免费版
v1.76.3748 安卓最新版
v1.283 安卓汉化版
v7.639.6264 安卓版
v5.269.194 安卓汉化版
v6.131.7129.101680 PC版
v2.442.8132.754645 安卓免费版
v4.433.422 安卓免费版
v2.323 安卓汉化版
v7.336.1711 安卓免费版
v3.682.4234 安卓版
v5.743 PC版
v4.48 安卓免费版
v5.905.8960.596940 安卓版
v7.431.4345.498204 安卓免费版
v9.980.9509 安卓版
v8.959 最新版
v5.533.3020 安卓汉化版
v3.38 安卓最新版
v5.812 安卓版
v5.944.5893 IOS版
v7.31.4720 IOS版
v2.946 最新版
v3.771 IOS版
v3.445 PC版
v2.794.8144.986038 安卓版
v6.935.584.549908 IOS版
v5.61 安卓版
v2.963.9358.237914 安卓免费版
v3.547.6706.634918 安卓免费版
v5.247.518.868580 安卓汉化版
v4.772.8521 最新版
v5.42.2133.886266 PC版
v7.185.8366.918552 安卓免费版
v3.765.413 安卓最新版
v4.374 安卓版
v2.478.1434 最新版
v4.897 安卓汉化版
v1.182.760.145696 安卓版
v7.602.385 安卓最新版
v8.781.5094 安卓最新版
v2.573 最新版
v4.872.7475 安卓汉化版
v3.329.3380.584804 安卓汉化版
v7.292 安卓版
v5.163 最新版
v2.349 安卓最新版
v4.600.3788 最新版
v2.485 最新版
v4.268.6686.184880 安卓免费版
v8.787.2463 最新版
v8.705.7811 安卓版
v2.467 最新版
v7.280.8811.164190 安卓版
v1.248.6157 安卓汉化版
v9.168 最新版
v8.785.9744 安卓免费版
v7.722 安卓最新版
v7.123.8459 PC版
v7.731.5379 最新版
v7.957.8424 安卓版
v3.992 最新版
v4.942 安卓汉化版
v9.69 安卓汉化版
v6.274 安卓版
v1.197.4852 IOS版
v4.539 PC版
v8.267.139 安卓版
v8.646.2789 PC版
v3.583.8405 安卓免费版
v2.827.875 安卓版
v9.676.635 安卓最新版
v1.387.9427 安卓版
v6.283 安卓免费版
v3.672.7370.910959 PC版
v7.230.6865.571194 IOS版
v9.911.4050.191973 安卓免费版
玩现金的炸金花叫什么
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