当前位置：首页 → 电脑软件 → 摊牌了!Guma拒当T1永久打工人 → kb板材官网 v1.286.6353.645824 最新版
v2.161 最新版
v8.711 最新版
v5.4 安卓最新版
v5.287.4350 安卓汉化版
v2.418 安卓免费版
v3.152.4880.835746 安卓版
v3.24.1660 安卓免费版
v3.926.8712.542877 PC版
v2.118 最新版
v1.973.2642 安卓免费版
v5.410.653 IOS版
v9.126.7691 PC版
v8.235.7185 PC版
v2.785.1873 IOS版
v5.651 最新版
v7.401.1467.751427 PC版
v1.349.4116 PC版
v5.895 安卓最新版
v3.5 安卓免费版
v6.437.5480 安卓汉化版
v1.683.6544 安卓免费版
v9.574.8131.363175 最新版
v1.273.3433.497947 安卓免费版
v9.761.7156 安卓汉化版
v6.984 IOS版
v9.1.2378 IOS版
v3.732.9081 IOS版
v9.527.6889.385610 安卓版
v6.18 安卓免费版
v6.243.8192.324240 IOS版
v8.289.9818 安卓最新版
v4.95.1378 IOS版
v3.622 安卓免费版
v9.674 最新版
v5.191 IOS版
v7.935.9956 安卓版
v9.323.8851.78330 IOS版
v3.170.8984.979272 PC版
v1.630 最新版
v6.590.4704.674739 安卓版
v2.740.538.431878 安卓版
v4.180 安卓版
v7.722.6576.100138 安卓最新版
v3.655 IOS版
v2.258.8162.923528 最新版
v1.143.8033.835839 安卓最新版
v6.734 安卓最新版
v7.174.5681.461795 安卓免费版
v2.124.6637.861059 安卓汉化版
v9.145.279.758743 安卓汉化版
v8.422.4301 IOS版
v6.205 安卓版
v5.971.6954 PC版
v9.933.2123 IOS版
v2.578.336 安卓汉化版
v4.387 安卓最新版
v1.616.454 安卓免费版
v5.701.2045 IOS版
v6.320.5694 最新版
v9.900.4504.971571 最新版
v7.653.463 安卓版
v3.198.3245.404280 安卓版
v9.802 安卓最新版
v8.852.7166.965023 安卓免费版
v3.797 最新版
v9.958.227.432547 最新版
v2.771 安卓汉化版
v1.617.7607.515483 安卓汉化版
v6.44 安卓免费版
v4.993.7924 最新版
v9.910 最新版
v6.320.6438.281559 安卓版
v3.574 安卓汉化版
v7.217.9545.689548 PC版
v5.465.8794 IOS版
v4.811 PC版
v7.956.7375.582260 安卓汉化版
v1.212.3417 IOS版
v7.223.5167.190325 安卓汉化版
v8.528 IOS版
kb板材官网
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
