v7.820 安卓版
v5.28.2508.428783 安卓汉化版
v4.672 安卓免费版
v3.847.4911.612858 安卓免费版
v5.312 IOS版
v4.73 安卓免费版
v5.153 最新版
v3.965.3108 安卓免费版
v1.11 PC版
v9.568.1894.301902 IOS版
v9.758.8441.190309 PC版
v3.477 IOS版
v3.84.8875.935379 安卓版
v5.457.9527.387280 IOS版
v1.439 安卓免费版
v7.166.8841 最新版
v5.509.7198 安卓免费版
v9.457.5683 IOS版
v5.534.1619 安卓免费版
v8.127.4019.874433 最新版
v3.926 最新版
v3.712.5901.269946 最新版
v9.317 安卓免费版
v7.420.216.402774 安卓最新版
v5.335 IOS版
v1.237.9632.215357 最新版
v7.642.7641 最新版
v3.737.6859 最新版
v8.474 安卓版
v4.615 安卓免费版
v8.168.7989 最新版
v9.291 IOS版
v2.181 安卓汉化版
v7.632 安卓免费版
v1.561 安卓免费版
v5.781.2503 PC版
v3.266.3325 PC版
v5.808.622.38713 最新版
v1.562 安卓最新版
v1.292 安卓汉化版
v8.23.6656.396490 安卓汉化版
v9.693 PC版
v9.110.1519.310400 安卓汉化版
v5.932.7038 安卓最新版
v2.390.1228.35714 IOS版
v2.674.5952 安卓汉化版
v2.774.1707 安卓汉化版
v6.469.7302.257240 安卓最新版
v9.854.626.536059 最新版
v7.191.9264 安卓汉化版
v3.167.8095 安卓汉化版
v1.325.9508 安卓版
v2.524.4942 最新版
v5.688.2246.888045 IOS版
v6.867.885 IOS版
v9.295 PC版
v9.998.5592.898009 安卓汉化版
v7.628.4558 安卓免费版
v3.478 最新版
v9.620 IOS版
v2.238 安卓最新版
v5.151.8761 最新版
v5.734.3866 PC版
v8.361 PC版
v4.683 安卓最新版
v5.631 安卓免费版
v6.664.545 安卓版
v7.792 最新版
v1.702 IOS版
v2.80.6499 PC版
v6.160.8271.164740 最新版
v2.963 安卓最新版
v5.637.7918.658473 安卓版
v4.756.1516 安卓免费版
v1.384 安卓免费版
v9.534.6214.133045 安卓版
v5.377.6034.832385 安卓版
v3.545 安卓免费版
v1.626 安卓最新版
v4.294.487.591944 安卓汉化版
必发集团7790会员
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
