v7.387.8867 安卓汉化版
v7.182.5980 安卓汉化版
v7.139.162 最新版
v6.991 安卓最新版
v6.149.2443.640911 安卓最新版
v9.618 安卓汉化版
v7.116.2980 PC版
v4.770 安卓免费版
v2.678.1074.134585 PC版
v3.118.9517.923243 IOS版
v7.190.2829.876911 安卓汉化版
v7.627.4205 安卓版
v1.592 安卓汉化版
v4.383 安卓版
v6.921.6652 安卓版
v8.378 最新版
v6.889 安卓汉化版
v5.505.2362.157837 安卓版
v9.697.3303.747319 PC版
v3.845.391.234140 安卓免费版
v2.95 最新版
v9.118.5472 安卓免费版
v4.189.5247.203972 安卓版
v4.250.3475 最新版
v4.622.2580 最新版
v9.90.760.644792 安卓最新版
v4.422.9992.86368 IOS版
v1.73 安卓最新版
v6.474 安卓汉化版
v9.106 安卓最新版
v8.118.7918 PC版
v7.576.8423 安卓版
v7.81.7356.499794 安卓汉化版
v3.477.8595 安卓版
v6.655 安卓汉化版
v6.287.8018 最新版
v9.13.5583.686126 安卓免费版
v9.428 PC版
v7.500 安卓汉化版
v4.448 安卓免费版
v7.100.903.195334 安卓汉化版
v9.971.9651.668079 安卓最新版
v8.361 安卓版
v3.892.8546.480416 PC版
v7.665 安卓免费版
v8.682.6746 PC版
v1.980.1210.857411 IOS版
v2.810 安卓免费版
v8.32 IOS版
v6.752.8841.900096 安卓版
v5.341 安卓最新版
v2.488.3784 安卓版
v8.916 安卓汉化版
v8.966.8488.7524 PC版
v3.552 安卓版
v3.572.6643.209168 安卓版
v1.172.4157 安卓版
v6.394 安卓免费版
v4.680.481.78282 最新版
v7.816.2054 安卓最新版
v1.53 安卓汉化版
v9.262.5009 安卓汉化版
v1.379 安卓最新版
v7.40 安卓最新版
v7.0.1043.644985 安卓最新版
v4.463.8148 安卓汉化版
v3.750.5789 IOS版
v3.975.8556 最新版
v1.534.4365 最新版
v2.511.5392.175411 安卓免费版
v7.547.5639 PC版
v4.877 安卓汉化版
v9.420.8852.999475 安卓汉化版
v2.262 IOS版
v6.677.9107.923896 PC版
v7.109.7478.647750 最新版
v9.16.8413.527558 安卓版
v7.695.2070 安卓汉化版
v3.922 安卓最新版
v8.270.3208.111253 最新版
火狐体育哪里可以下
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
