当前位置:首页 → 电脑软件 → “雷达照射”意味着什么 → 必威手机端官网首页 v9.981 安卓最新版
v3.95.1384.147613 安卓免费版
v7.874.1760.287000 安卓最新版
v5.803.4455.827584 安卓汉化版
v8.840.5353.283871 PC版
v9.815 安卓最新版
v4.205 最新版
v3.290 安卓最新版
v9.936 安卓版
v2.844.9064.58636 最新版
v6.629.1189 安卓汉化版
v9.323.2109 安卓免费版
v2.567.6775 最新版
v6.299 安卓汉化版
v3.348.8729 安卓版
v2.569.9187.117937 安卓版
v2.964.8781 安卓最新版
v8.446.1621.811827 安卓免费版
v5.542 安卓版
v1.32 安卓免费版
v7.867.7905 最新版
v9.58 最新版
v1.479 安卓最新版
v2.937.6609.257969 IOS版
v7.415.6191 安卓最新版
v5.471.5434.208660 安卓版
v6.250.5987 安卓免费版
v3.588 安卓汉化版
v3.113.3894 安卓免费版
v3.337 安卓免费版
v4.798.6052.857931 最新版
v4.464 安卓最新版
v8.321 最新版
v8.146.2434 IOS版
v1.577.1100.208539 最新版
v8.220 PC版
v7.20.3736.628913 IOS版
v9.57.256.92274 IOS版
v7.590 安卓最新版
v4.766.9866.764089 最新版
v8.953.4637.237174 安卓版
v6.263 PC版
v5.586.8211.648724 安卓汉化版
v7.569.3014 IOS版
v6.296 最新版
v1.169.5961.183695 安卓最新版
v2.304 PC版
v4.177 PC版
v1.524.7850.108754 PC版
v8.938.6234.533615 安卓免费版
v6.727.516 最新版
v6.790.5280 安卓版
v7.909.1515.537558 PC版
v3.844 安卓最新版
v7.128.7346.312713 安卓免费版
v8.877.7477 最新版
v6.938.2520 安卓汉化版
v5.696.608.459103 安卓汉化版
v4.461.6240 IOS版
v4.688 安卓汉化版
v1.860.4901.938026 PC版
v8.869.7685 安卓汉化版
v6.355 IOS版
v2.793 安卓汉化版
v8.440.2688 IOS版
v5.416.8041.431307 最新版
v8.315.6242 IOS版
v1.673 IOS版
v2.478.5082.820343 安卓版
v5.934.8467 PC版
v2.873.8784 IOS版
v9.473.6537.643737 PC版
v7.183 安卓汉化版
v9.252.802.647046 最新版
v5.683 安卓版
v9.551.3681 最新版
v6.924 安卓汉化版
v2.391.384.910959 安卓免费版
v2.886 安卓汉化版
v2.783.4416.304716 安卓最新版
v2.982 安卓最新版
必威手机端官网首页
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