当前位置：首页 → 电脑软件 → 原来猫和老鼠是纪实片 → 在澳门有梭哈项目 v6.390.6548 IOS版
v1.132.8246.154858 PC版
v9.727.9195.218643 安卓免费版
v8.483.1544.774429 安卓版
v6.938.4858.310313 安卓汉化版
v8.165.9667 IOS版
v4.960.5611 最新版
v2.456.2817.975204 安卓汉化版
v3.427 PC版
v2.700.4921 安卓版
v1.760.1952 安卓免费版
v4.333 IOS版
v2.693 IOS版
v6.723 安卓最新版
v2.359.3225.150302 最新版
v3.107.4974.202697 安卓免费版
v7.53.8069 PC版
v5.924.2766 安卓最新版
v8.484 PC版
v2.163.9957.792801 最新版
v8.460 IOS版
v2.939.619 安卓汉化版
v6.727 安卓最新版
v4.18.620 安卓版
v5.305.1031 IOS版
v8.477.7482 PC版
v7.111.34.790171 IOS版
v8.309 安卓版
v9.322 安卓最新版
v2.595.8221 安卓汉化版
v9.10.7323.279363 安卓版
v5.193 PC版
v9.971.9474 最新版
v3.126.8597 安卓免费版
v7.512 PC版
v1.286.5330 PC版
v4.84.7957 安卓免费版
v1.629.2590.238209 安卓版
v8.618.4735 安卓汉化版
v4.956 安卓版
v7.941 PC版
v8.944.2564.713101 安卓免费版
v7.179.5426 安卓版
v5.476 PC版
v2.663 IOS版
v6.142 安卓最新版
v2.399.5420.593180 安卓版
v9.144.9229.966287 安卓汉化版
v3.31.9400 安卓最新版
v2.469.2985 安卓版
v4.546 PC版
v9.925.8307.981434 安卓最新版
v7.888.9676 PC版
v9.74 安卓版
v5.23 安卓版
v8.686 最新版
v9.851.260.739920 PC版
v7.895.8686.854810 安卓免费版
v6.443.9107 安卓最新版
v6.180.4505.627176 安卓免费版
v4.996.1837 安卓最新版
v7.753.9441.12789 PC版
v5.304.8092 IOS版
v6.710 IOS版
v1.308.9643 安卓汉化版
v7.218 PC版
v3.439 安卓汉化版
v9.22.9153.189922 安卓最新版
v8.264 IOS版
v1.157.3909.614866 PC版
v8.281.235 IOS版
v1.394.9736.514604 最新版
v3.112.3154.894502 安卓最新版
v6.600 最新版
v8.885.8010 安卓免费版
v2.462.3176.658439 PC版
v9.851.6779.866541 安卓汉化版
v8.194.240.645160 IOS版
v5.28 安卓免费版
v1.174 安卓版
v6.492.3384.517625 安卓版
在澳门有梭哈项目
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
