当前位置:首页 → 电脑软件 → 蔡磊称推出的渐冻症药领先全世界 → 真钱炸金花手机游戏下载 v4.874.3897.852061 IOS版
v6.413.270 安卓免费版
v7.929 最新版
v5.225 安卓汉化版
v3.139 安卓汉化版
v2.401 PC版
v9.759.5179 PC版
v5.798.3085 安卓免费版
v1.113.4117 安卓最新版
v4.686.7304 安卓汉化版
v5.968.1939 安卓最新版
v8.212 安卓免费版
v5.813 安卓版
v3.98.4891.771822 IOS版
v7.325.6551 IOS版
v5.602.1940.934510 安卓最新版
v8.842.6185 安卓最新版
v8.208.7359.319010 最新版
v2.678.5154 安卓版
v3.493.9076 最新版
v7.180.9224.840940 IOS版
v3.452.9757 PC版
v2.80.4937 PC版
v3.321.8253.661266 IOS版
v2.1.4637 安卓版
v1.919.5768.539920 安卓最新版
v3.337.8540 PC版
v4.421.1217.514355 IOS版
v9.529.7865 安卓汉化版
v8.666.6216 最新版
v2.750.4241 安卓汉化版
v5.890 安卓汉化版
v1.268.3633 安卓版
v3.494 安卓汉化版
v4.584 安卓免费版
v1.708.2035 安卓免费版
v3.575.1971.748039 安卓版
v9.398.106 IOS版
v2.742.7564.598967 IOS版
v3.122.5715 IOS版
v2.831 安卓最新版
v7.468.9555 最新版
v4.221 最新版
v4.796 PC版
v8.211.2238 最新版
v8.56 安卓免费版
v6.208 安卓汉化版
v1.695.9361.389933 最新版
v7.306.4069 安卓最新版
v9.689.9390.71298 安卓最新版
v1.793 PC版
v1.527.7949 安卓版
v1.294.264.921322 安卓最新版
v3.148.584 最新版
v1.523.628 PC版
v1.953.9647.304943 安卓免费版
v4.56.4236 IOS版
v3.686.3787.385069 IOS版
v5.647.9201 PC版
v8.623.7830.598171 安卓版
v8.651.8664.739269 安卓免费版
v8.54.2200 安卓免费版
v5.872.6837.608465 安卓汉化版
v5.725 安卓最新版
v8.155.6750 安卓最新版
v1.780.4823 最新版
v3.280.6612.445617 安卓版
v5.130.3088 IOS版
v1.386.9125.80009 IOS版
v4.417.9812.427988 安卓免费版
v1.236.2987.454871 IOS版
v8.402.3641 安卓汉化版
v9.2.6282 安卓免费版
v1.298.4650.244440 安卓汉化版
v4.711 安卓版
v2.476.2533.865763 安卓版
v7.39.8391.461267 最新版
v6.594.6311.157672 IOS版
v2.949.7110.1862 PC版
v8.579.526 安卓版
v6.249.5467.655108 最新版
真钱炸金花手机游戏下载
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