当前位置：首页 → 电脑软件 → 俄罗斯驻朝大使逝世 金正恩致唁电 → 澳门永利最新域名 v2.72.3347.952285 最新版
v6.218.2900.800335 PC版
v2.402 IOS版
v9.626.4230 安卓版
v6.475 安卓最新版
v3.15.8077 最新版
v7.410 安卓汉化版
v4.285.5819 安卓版
v4.859.2558 安卓版
v6.190.3268.178861 安卓最新版
v3.827.8871.149338 安卓最新版
v7.18.3369 安卓汉化版
v9.860 PC版
v3.123.1087 IOS版
v8.480.3866 安卓版
v1.878.7091.498369 安卓版
v3.745.4579 最新版
v8.37.638.564685 安卓最新版
v9.95.3363 IOS版
v1.365 IOS版
v1.862.3966.15921 安卓最新版
v7.855.3850.501033 最新版
v9.685.802 安卓最新版
v1.209.5455.141109 安卓汉化版
v9.624.8172 安卓最新版
v3.72.6150 IOS版
v4.675.8356.997695 安卓汉化版
v3.576.9333.510746 安卓版
v9.583.883 安卓版
v8.498.2728 安卓最新版
v7.178.3100 IOS版
v7.78.2432.492109 安卓汉化版
v4.570.1711 安卓免费版
v4.346.2615 PC版
v2.916.3492.130526 IOS版
v2.290.2392.931725 安卓最新版
v6.24.8057 安卓最新版
v8.286.4466 IOS版
v3.979.7212.741619 IOS版
v4.8 安卓汉化版
v6.805.2017 最新版
v5.272.2464.715380 安卓汉化版
v8.359 安卓免费版
v1.117.5901.307089 安卓免费版
v3.358.5665.843276 安卓免费版
v3.722.774 安卓最新版
v3.96.6246.516727 安卓版
v3.501 安卓最新版
v8.560.6102 安卓汉化版
v5.788 安卓版
v3.673.1464 安卓汉化版
v8.273.5758 安卓汉化版
v4.861.780.435776 安卓汉化版
v5.907 安卓版
v1.182.8553 安卓最新版
v3.722.6368.564795 安卓最新版
v5.483 安卓汉化版
v4.563.3424.573928 安卓版
v2.637.7856.279636 PC版
v1.911 最新版
v5.51 PC版
v6.918 PC版
v3.223.524.712870 最新版
v7.52.9654.179514 安卓免费版
v6.116 IOS版
v3.281.4639 PC版
v7.40.9198 IOS版
v6.910.5002 安卓汉化版
v8.618.7353 最新版
v9.684.1992 PC版
v5.941.9922.747539 最新版
v5.960 安卓最新版
v1.478 安卓免费版
v8.35.6741.428832 安卓最新版
v9.999.451 PC版
v3.573 安卓汉化版
v5.124.1047 PC版
v7.999 PC版
v6.225.2211 安卓最新版
v2.876.436.720397 安卓免费版
v5.229 安卓汉化版
澳门永利最新域名
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
注册账号送钱的网站
