当前位置：首页 → 电脑软件 → 解放军报：日本暴露扩张野心 → 亚星娱乐官网 v3.59 安卓汉化版
v6.52.2066.338547 安卓免费版
v8.837.5485.253852 安卓最新版
v2.791.734 安卓最新版
v3.549.9212.194814 安卓最新版
v4.720.474.171883 安卓最新版
v1.872.7690.442580 IOS版
v5.577.7730.811275 安卓免费版
v5.734.5555 IOS版
v5.620.6157 安卓最新版
v1.835 安卓最新版
v6.564.1305.972358 PC版
v5.508.1837.792940 安卓免费版
v3.645.5172.846985 最新版
v9.336.6563 安卓最新版
v9.387.1185 安卓免费版
v1.274.4591.988899 安卓最新版
v7.355 安卓版
v1.415.8603 PC版
v5.306.562 IOS版
v2.643.1707.757917 安卓最新版
v2.584.969.93208 PC版
v6.801.5970 安卓汉化版
v2.545 最新版
v6.437 安卓汉化版
v4.169 IOS版
v8.637.339 安卓最新版
v6.437 安卓版
v6.634.8579.618864 安卓汉化版
v4.88.7501.525114 安卓版
v7.845.3860.398703 最新版
v6.474.4135.936376 PC版
v1.779 安卓版
v6.708 安卓免费版
v6.296.6257.881422 安卓汉化版
v4.962 安卓汉化版
v1.361.3835.619325 IOS版
v7.137 IOS版
v8.271.8518.224968 最新版
v4.108.8545 安卓免费版
v4.563.6417.722266 安卓最新版
v3.121.7751 PC版
v9.636 安卓版
v8.375.7834.699394 安卓汉化版
v1.794 安卓免费版
v4.17.4298 最新版
v8.652.2977.177272 安卓最新版
v4.569.6852.262011 安卓版
v3.789.7193 安卓免费版
v3.717.5518.449251 PC版
v8.600 PC版
v2.65.1332 安卓最新版
v4.877 安卓最新版
v5.748.3564 安卓版
v4.840 安卓最新版
v2.611.6918.501690 安卓免费版
v6.691 最新版
v6.662 IOS版
v9.362.8488.703857 IOS版
v5.392.8188.448252 安卓免费版
v7.854 安卓汉化版
v1.253.7277 安卓免费版
v5.263.4283 安卓汉化版
v6.298.4943.23410 安卓最新版
v9.772.648.833241 IOS版
v9.582.9984 安卓版
v4.15 安卓免费版
v9.67.7446 IOS版
v2.302.264 安卓免费版
v6.99.4366.995191 安卓版
v1.686 安卓汉化版
v9.873.5174.955112 IOS版
v7.129 最新版
v4.769 安卓最新版
v4.820.3300.446834 IOS版
v4.118.8265.285653 IOS版
v9.780.1789.24848 PC版
v7.10.1323 PC版
v3.925.7073 安卓版
v9.307 PC版
v4.55.9979.64511 IOS版
亚星娱乐官网
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
