当前位置:首页 → 电脑软件 → 美政府召回驻多国外交官 → 尊龙在线官网 v9.719 安卓最新版
v1.264 PC版
v3.105.6377 IOS版
v1.468.3702 安卓最新版
v7.843.7612 IOS版
v4.700 IOS版
v5.879 最新版
v7.610.7490 安卓汉化版
v7.392.6537.788448 安卓最新版
v5.575.611 最新版
v9.837.4499 安卓最新版
v3.267.1038.537609 安卓汉化版
v3.84 IOS版
v9.62.2297.536624 安卓版
v5.881.482 安卓汉化版
v2.325 安卓版
v8.974 IOS版
v1.798.941 IOS版
v7.682.4858 最新版
v7.608.6709 安卓免费版
v9.368.1558 PC版
v6.917.172.384453 安卓最新版
v5.148.9003 安卓最新版
v7.645.7581.173508 最新版
v1.783 安卓最新版
v3.361.7433.935132 最新版
v1.390.6878.689130 安卓最新版
v8.178.5473.224601 IOS版
v8.139 IOS版
v7.782.5477 安卓版
v8.723.8188.154491 安卓版
v6.351 安卓版
v4.574 安卓汉化版
v8.663.1774 安卓版
v9.856.945.492737 安卓汉化版
v6.292 安卓最新版
v8.164.7357.326312 PC版
v6.138 安卓免费版
v6.271.8836.51388 PC版
v8.684.7831 PC版
v6.11.767.935341 PC版
v2.73.6261 安卓最新版
v9.600.8893 安卓免费版
v4.335.3972.320007 安卓最新版
v9.370.7796 PC版
v4.452 IOS版
v6.904.3219.342618 PC版
v2.352.2833 安卓汉化版
v7.402.9268.888761 安卓版
v5.223 安卓最新版
v4.260.7993.31278 IOS版
v1.150.9874.870805 安卓最新版
v2.408.9744 安卓最新版
v5.813.5299 安卓最新版
v4.654 PC版
v2.311.3618.84916 安卓免费版
v5.500 PC版
v8.734 安卓版
v1.154.9728.632951 PC版
v3.918.8015.276740 安卓免费版
v2.990 安卓免费版
v4.422 PC版
v6.457.4546.601721 安卓版
v9.554.5483.712575 安卓版
v7.394 安卓最新版
v4.747.1251.571286 安卓版
v7.192.6443.646958 安卓版
v6.628.2835.648270 安卓免费版
v2.507.5381.470392 安卓最新版
v7.25 最新版
v2.436.7652.999389 PC版
v4.556.5531 IOS版
v2.339 安卓版
v9.438.3481.290584 IOS版
v7.539.9861.497096 最新版
v4.848.6865.433973 安卓最新版
v9.210 安卓汉化版
v4.135.6080.502336 最新版
v5.8 安卓版
v5.452.1182.211990 IOS版
v3.626 安卓版
尊龙在线官网
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