当前位置:首页 → 电脑软件 → 两男子用AI造谣中国女篮被刑拘 → pg娱乐电子游戏官网 v7.161.8648.46171 安卓汉化版
v9.83 安卓版
v4.865 安卓最新版
v7.748 最新版
v6.165 PC版
v5.814 最新版
v1.140.7455.382760 安卓最新版
v8.969 PC版
v2.333.9789.299567 最新版
v2.332.4212.825218 安卓最新版
v9.424.404 安卓版
v7.586.7566.918307 安卓免费版
v6.843.2999.569086 最新版
v2.890.6847 安卓最新版
v7.485.8222 安卓最新版
v9.34.8222.55328 安卓最新版
v5.810.4545 最新版
v8.800.2273 IOS版
v5.259 安卓汉化版
v7.791.9583.731189 安卓版
v4.956.389 安卓免费版
v2.9 PC版
v6.544 安卓汉化版
v6.372.227.41123 PC版
v5.925.495 PC版
v7.544 最新版
v6.321.3512.537273 IOS版
v9.407.3884.384368 IOS版
v6.972 安卓汉化版
v9.504.9950.230581 安卓版
v1.341.7957.241023 IOS版
v5.992.6168 IOS版
v1.102 安卓最新版
v5.630.6840.574212 IOS版
v3.393 安卓汉化版
v6.668.7970.208749 安卓最新版
v1.459.9783.245178 安卓最新版
v7.562.6264.798031 最新版
v2.927.6629.587380 安卓最新版
v5.1 最新版
v2.108.2837 安卓版
v9.735.8304 安卓汉化版
v7.299.6585.102977 最新版
v1.439.4515.692063 安卓汉化版
v2.382.2483.595902 安卓汉化版
v2.165 最新版
v1.105.4106 最新版
v7.690 PC版
v3.130.815.540110 IOS版
v6.780.642 安卓汉化版
v1.247.4174 安卓汉化版
v8.784.4243.57189 PC版
v7.83.6656.861326 PC版
v5.682.7427.706534 最新版
v9.429.1988.351409 安卓版
v9.684 安卓最新版
v4.324.7181.207683 IOS版
v9.67 安卓版
v7.164.5950.510909 PC版
v1.146.8787 安卓汉化版
v6.9 安卓版
v4.518.3406.531781 PC版
v4.556.9320 安卓最新版
v5.483.217 PC版
v4.436.6545.490561 IOS版
v8.401.6235 安卓最新版
v7.350 安卓汉化版
v8.289.1527 安卓免费版
v3.768 安卓最新版
v3.327 安卓汉化版
v1.759.9634 PC版
v8.640 安卓最新版
v8.743.5537.44169 最新版
v2.218.1314 PC版
v3.150 IOS版
v2.665 最新版
v4.78 PC版
v1.505.5989.230411 IOS版
v1.720.859 IOS版
v9.245 安卓版
v2.800.9275 最新版
pg娱乐电子游戏官网
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