当前位置:首页 → 电脑软件 → Faker成都见面会官宣 → 威尼斯人官方网站下载 v5.464.1632.998798 安卓版
v7.334 安卓最新版
v8.562 安卓免费版
v8.435 PC版
v9.195.5353.83182 安卓版
v9.37.8287.231858 安卓最新版
v1.433.641 安卓最新版
v2.25.2715.881291 PC版
v4.880.1917.200380 安卓免费版
v2.553.6382.199593 PC版
v5.149 安卓版
v3.685 安卓汉化版
v3.130 安卓汉化版
v5.900 安卓版
v5.804.4150 最新版
v2.887 安卓免费版
v4.112 安卓免费版
v2.521.2141 最新版
v1.339.3846.483165 PC版
v9.424.9541 安卓免费版
v8.711.3457.544959 安卓免费版
v9.532 安卓版
v5.546.4457 安卓汉化版
v3.880.7058.686163 安卓汉化版
v5.589.8631.651826 最新版
v2.883.2065 IOS版
v3.577.8196 最新版
v5.573.1089 安卓免费版
v3.791.421.983247 IOS版
v6.995.6546 IOS版
v8.714 安卓版
v1.378.5257 安卓最新版
v6.315.5690.257477 最新版
v1.421 PC版
v4.875.4740.174829 安卓汉化版
v2.295.7642 安卓版
v8.16.9758.848653 最新版
v2.122 IOS版
v9.768.2701.789679 安卓版
v2.239.2158.695716 安卓汉化版
v8.173 安卓最新版
v6.517 安卓汉化版
v2.922.3534.718959 安卓最新版
v4.242 IOS版
v9.177.7504.906402 最新版
v6.891.5475 IOS版
v7.673 最新版
v9.211.9704 安卓免费版
v9.835 安卓免费版
v1.592 安卓最新版
v5.37.7662 安卓汉化版
v7.212.6276.21615 最新版
v4.842.612 安卓版
v9.831 PC版
v6.951 最新版
v6.583.3446.932318 安卓汉化版
v3.388.6578 安卓版
v4.346.6213 安卓版
v4.226.3685 PC版
v8.769.1143 PC版
v3.234.5231.240957 安卓最新版
v4.972.9111.750668 安卓最新版
v8.770 PC版
v3.921.6538 最新版
v6.252.9715 IOS版
v4.436.5979.365192 安卓最新版
v7.368.4747.773669 IOS版
v9.158.7900 最新版
v9.563.7457.19281 PC版
v8.993 最新版
v8.985.9848 PC版
v7.573.9839 PC版
v4.986.3773.23883 安卓最新版
v9.960.4790.786974 安卓最新版
v7.820.2400 最新版
v3.418.590.248352 最新版
v5.268.3220 IOS版
v8.983.6067.120489 IOS版
v8.28.3055 安卓版
v7.109.4369 IOS版
v5.104 IOS版
威尼斯人官方网站下载
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