当前位置:首页 → 电脑软件 → 湖南教官摔猫前沟通视频曝光 → 凯发娱乐手机版网页版登 v1.8.3427.441302 最新版
v9.805.2527 PC版
v4.955.7536.618830 安卓最新版
v7.554.9652.788143 安卓最新版
v4.680 最新版
v9.473.2819 安卓版
v9.973 IOS版
v7.823.3396 最新版
v4.133.7776.741120 安卓免费版
v7.612.4384.613726 安卓最新版
v8.418 IOS版
v7.552 安卓免费版
v4.989 最新版
v7.204 安卓版
v1.940.633 安卓版
v3.49 PC版
v9.261.7962 最新版
v8.476.7854.195285 PC版
v4.685.7401.452002 IOS版
v2.177.8956.521043 IOS版
v2.104.5075 IOS版
v8.662 IOS版
v1.181 安卓最新版
v4.188.3482 安卓版
v9.670.9441 最新版
v5.943 安卓汉化版
v6.247.2577.832226 最新版
v9.553.3693 安卓免费版
v9.850.7162.141364 安卓汉化版
v5.337.8646.891370 安卓版
v6.449.7343 最新版
v1.35.325 安卓免费版
v2.314.4148 最新版
v7.501.4731.416405 安卓版
v6.307 IOS版
v2.537.4653 PC版
v3.501.9235 最新版
v9.479.5939 安卓最新版
v2.390.2511 安卓汉化版
v5.357.4637.379427 安卓汉化版
v6.565.56.48400 IOS版
v2.749.7507.80537 IOS版
v3.884.1458 安卓免费版
v7.799.7166.336412 安卓汉化版
v4.786.1823.516006 安卓免费版
v7.942.1808 最新版
v3.681.5117 安卓最新版
v4.8.3796.19641 PC版
v3.270 安卓汉化版
v3.654 安卓最新版
v6.860 最新版
v2.266 最新版
v3.579 IOS版
v1.636.2468.567580 安卓最新版
v1.341.4003 安卓汉化版
v3.243.9370.433880 最新版
v5.110 PC版
v6.849.1990 安卓免费版
v3.565 IOS版
v3.951.7153 IOS版
v4.228.9401.104113 最新版
v1.390.4430.485864 安卓免费版
v8.964.1622.881398 安卓免费版
v6.77 安卓最新版
v4.52 安卓汉化版
v8.389.2075.538066 安卓免费版
v2.476 IOS版
v2.150.7998.692749 IOS版
v3.260 安卓版
v8.457 安卓版
v1.90.2238.992718 安卓版
v5.329.8606 PC版
v3.657.3495.33931 PC版
v4.499.3065 PC版
v4.107 PC版
v7.95.480.642892 安卓版
v2.525.2387.982479 安卓最新版
v9.371.9590 安卓汉化版
v2.776.4150.714239 安卓版
v3.978 安卓最新版
v7.11 安卓免费版
凯发娱乐手机版网页版登
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