v2.777.1942.663802 安卓汉化版
v2.51 安卓版
v1.791.5933 安卓版
v5.219.9390.165967 安卓免费版
v9.331.2204 安卓免费版
v4.765 安卓最新版
v3.547 安卓最新版
v8.788.2814.561571 安卓版
v7.256.1357 安卓最新版
v3.103 安卓免费版
v5.367.9848 最新版
v6.281.3082.400276 IOS版
v4.889.612 安卓版
v1.434.6429.14274 PC版
v6.291 安卓汉化版
v2.325.5013.760659 安卓汉化版
v5.428.4463 PC版
v4.416.3868.5420 PC版
v6.765.707 安卓汉化版
v7.184.5037 安卓版
v5.621 安卓最新版
v7.228.6458 IOS版
v3.251.251 安卓汉化版
v9.363.9734.798974 安卓版
v6.862.8423 最新版
v2.981 PC版
v9.702.1497 安卓汉化版
v3.537.2867 IOS版
v4.859.8785.489162 安卓版
v4.737.2747.909342 IOS版
v2.366 最新版
v1.621.4407 安卓版
v9.231.8765 IOS版
v3.283.1216 安卓汉化版
v3.51.7910 最新版
v2.602 IOS版
v3.139 IOS版
v8.3.394 安卓汉化版
v2.505 最新版
v2.467.9126.779703 安卓汉化版
v2.885.1666 IOS版
v8.619.1841.605041 IOS版
v3.40 安卓免费版
v6.743 安卓汉化版
v6.83.1639 安卓最新版
v5.57.5146.401217 PC版
v1.541.2907.386233 安卓版
v4.301.2332 IOS版
v4.717 安卓免费版
v7.262 安卓最新版
v8.504 IOS版
v4.660.1933 IOS版
v5.102.1979.370657 PC版
v3.387.1436.744820 安卓汉化版
v4.982 PC版
v7.171.5617.883029 PC版
v2.287.8834 安卓最新版
v8.576 最新版
v7.236 安卓最新版
v6.39.3773 安卓汉化版
v3.396.9422 安卓免费版
v2.568 最新版
v5.724.7534.19696 安卓最新版
v3.743.9484 IOS版
v5.333.2063 安卓免费版
v9.507.1163.79827 IOS版
v8.662.7033.842344 安卓免费版
v7.666 最新版
v2.559 PC版
v9.372.8028.248292 安卓汉化版
v4.561 IOS版
v1.622.5809.959529 IOS版
v6.230 安卓汉化版
v5.824.5622 安卓最新版
v8.827.545 安卓最新版
v2.978.5682.994482 IOS版
v4.890.733 安卓最新版
v7.278 安卓版
v3.795.570.33536 安卓汉化版
v2.383 安卓最新版
威利斯网
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
