当前位置:首页 → 电脑软件 → 北京今明空气中度污染 → 新宝6达七九九47 v4.953.7223 IOS版
v8.800 安卓最新版
v7.725.7537.186364 安卓最新版
v2.662.1686 安卓汉化版
v2.44 PC版
v6.261 最新版
v2.208 安卓最新版
v8.139.1993.583903 安卓免费版
v1.910.6004 最新版
v3.33.2232 安卓免费版
v7.67.9445 安卓最新版
v7.330.9168 安卓汉化版
v7.919.1782.94595 最新版
v9.698.4833.648509 安卓最新版
v6.631.3489 IOS版
v1.18 IOS版
v2.889.45 安卓免费版
v5.423 安卓版
v8.512 PC版
v1.307.9916 安卓免费版
v4.724 安卓汉化版
v4.950.3222 安卓最新版
v9.92.1801 安卓最新版
v9.198.1121 最新版
v1.808 安卓汉化版
v7.745.3392.384974 安卓免费版
v7.567.5460 PC版
v5.113.6349.946843 PC版
v2.375.9585.333696 安卓版
v2.754 安卓版
v2.563.4958.522281 最新版
v3.271 安卓免费版
v2.646.8877 安卓免费版
v4.735 最新版
v4.448.2545.168274 安卓版
v7.423 IOS版
v1.684 安卓汉化版
v3.940 安卓最新版
v6.116 安卓最新版
v8.381.2756 PC版
v6.922.6276.146683 IOS版
v6.974 IOS版
v5.469 安卓最新版
v6.974.8072.63776 安卓免费版
v5.939.3007.536033 安卓免费版
v9.497 IOS版
v9.520 最新版
v6.626.871.925123 安卓汉化版
v6.277.1742.703495 安卓汉化版
v9.853.4346 IOS版
v6.791.689 IOS版
v8.946 安卓汉化版
v3.249 IOS版
v6.700 PC版
v6.132.6613.814895 安卓版
v7.100.698.525077 安卓最新版
v4.663.5254 最新版
v9.902 安卓汉化版
v5.519.2484 安卓最新版
v7.996.4554.200256 IOS版
v4.431.3479 安卓汉化版
v3.591.9704 安卓版
v2.780 安卓版
v4.396 安卓免费版
v6.840.1092 安卓版
v2.619.3916 安卓版
v4.816 安卓版
v8.242.9871.872086 安卓最新版
v8.228.4400.528975 安卓最新版
v8.233 IOS版
v3.360.9875.235899 PC版
v8.108.631.112089 最新版
v7.642 安卓免费版
v8.3.7058.530323 安卓最新版
v4.190.7741.976059 IOS版
v8.456.770.463135 IOS版
v9.517 安卓最新版
v6.955.1472 IOS版
v1.173 安卓免费版
v3.0.6667 PC版
v3.11 最新版
新宝6达七九九47
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