v2.701 安卓免费版
v7.820 PC版
v5.345 安卓版
v9.778 安卓最新版
v1.200.7900.101760 PC版
v2.595.8782.169158 PC版
v8.633.3243 IOS版
v9.731 安卓免费版
v4.32.2793 安卓版
v1.165.5906.335945 IOS版
v1.287.6489 安卓汉化版
v1.767.7869.496525 安卓免费版
v3.344 安卓版
v8.744 安卓最新版
v1.723 安卓汉化版
v1.844.518 PC版
v1.417.6678.478547 PC版
v2.252 安卓汉化版
v4.68.801 安卓汉化版
v9.230 安卓版
v7.647 最新版
v6.282.1567.477393 PC版
v8.938.5655 安卓免费版
v2.886.1787.977594 安卓最新版
v4.842.4271.7954 安卓汉化版
v1.437 安卓最新版
v4.819 安卓最新版
v2.515.9307.366461 安卓汉化版
v9.790 安卓版
v5.78.8193 安卓免费版
v2.463.4841.183363 安卓版
v3.591.4207.668951 安卓最新版
v2.142.9228.248895 最新版
v5.177.3324.67735 安卓免费版
v9.191 最新版
v4.835 最新版
v5.109.7225 最新版
v4.16.4846 IOS版
v7.852 安卓免费版
v6.428.3692 安卓汉化版
v2.326 安卓最新版
v2.584.3208.950747 安卓版
v8.52 PC版
v5.213.553.19115 最新版
v9.88 安卓汉化版
v9.580 IOS版
v5.412.2514.233233 安卓汉化版
v6.420.3097.644430 安卓最新版
v2.778.1220.576774 安卓免费版
v3.217.8515.918387 安卓汉化版
v4.816 IOS版
v9.427.6905 安卓免费版
v3.202.7249 安卓最新版
v9.872.2394.112055 安卓版
v9.159.1734.278893 安卓汉化版
v6.171.6388 安卓最新版
v3.879.5141 最新版
v8.812.8368 IOS版
v8.357.6294.196123 IOS版
v8.292.718.483943 最新版
v1.144 最新版
v4.907.9391.755698 安卓汉化版
v5.142.5667.415559 安卓免费版
v7.901 PC版
v3.280.5444 安卓版
v2.304.1991.255884 IOS版
v1.263 安卓版
v1.783.6102 安卓免费版
v5.846.354.864436 安卓免费版
v5.730.4435 安卓汉化版
v1.966 安卓免费版
v4.198.9110.185273 最新版
v4.621 安卓汉化版
v7.158.2729 最新版
v3.81 IOS版
v9.930 安卓最新版
v1.2.2662 安卓免费版
v8.654.9879.376928 安卓版
v5.623.8410 安卓免费版
v7.128.2803.648129 最新版
必赢亚洲手机版
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