v3.534.3399.570129 安卓最新版
v7.488.9100 安卓版
v2.675.1607.962187 安卓最新版
v6.506 安卓免费版
v3.93 IOS版
v7.134.704.984287 最新版
v6.916.7504 IOS版
v6.625 最新版
v7.138.450.548489 安卓版
v2.353.610.222218 IOS版
v7.604.9768.602045 安卓免费版
v2.910.4260 PC版
v1.693.8244.208799 最新版
v8.757.3215 安卓最新版
v8.517.7991 IOS版
v5.563.5198 安卓最新版
v1.41 最新版
v5.156.7820 IOS版
v2.773.6795.924829 PC版
v7.716.6551 安卓版
v4.207 最新版
v2.809.8998 IOS版
v1.849 安卓版
v8.987.1099 IOS版
v2.116 PC版
v6.342.3778.101093 安卓免费版
v2.380.9626 IOS版
v6.455.9403.533788 最新版
v2.826.1651 PC版
v3.89.3093.616034 IOS版
v9.310.5411 安卓免费版
v8.164.6075.894025 安卓最新版
v4.96.7375.114379 安卓免费版
v3.639.8207.724891 PC版
v2.17.7703 最新版
v5.863 安卓汉化版
v3.415 安卓汉化版
v4.13.1506 安卓版
v5.518 安卓汉化版
v7.765.167.650453 PC版
v9.46.6543 安卓最新版
v6.894.816 PC版
v6.20.5340.589858 PC版
v6.787.1652 安卓免费版
v7.582.7650 安卓汉化版
v4.64.1143 最新版
v9.238 安卓版
v5.410.3278 安卓汉化版
v5.899.1047 安卓最新版
v6.264.6465 IOS版
v8.933 最新版
v4.382.6803 安卓汉化版
v9.208.1607.716578 PC版
v1.734.6426 安卓版
v5.840 安卓版
v6.269 最新版
v3.176.2689.365038 安卓版
v1.625 最新版
v3.539.5183.782879 安卓免费版
v9.817 安卓免费版
v5.765.4413 PC版
v6.164 最新版
v2.114.5899 安卓最新版
v8.393 PC版
v8.256 安卓版
v3.203 最新版
v7.610 安卓汉化版
v7.758.1392 PC版
v1.316 安卓汉化版
v1.729.3739.107271 安卓版
v5.796 安卓免费版
v8.76.7797.762746 安卓版
v5.736.3824.437415 最新版
v6.848 安卓最新版
v3.315.9595 最新版
v5.307.9960.422709 安卓免费版
v4.473.8403 安卓最新版
v9.212.7137.666913 安卓汉化版
v6.757.7771.397273 最新版
v3.946.4932 安卓最新版
欧宝电竞首页下载
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
