当前位置：首页 → 电脑软件 → 日本若执意重蹈覆辙必遭清算 → 优信彩票用户首页 v4.476.8483.821295 安卓免费版
v2.474.9459.742919 安卓免费版
v3.698.1075 PC版
v7.880.9784 安卓免费版
v2.766 安卓汉化版
v8.139.3957.184982 PC版
v4.573 安卓最新版
v9.965.1464.618237 IOS版
v8.871 安卓免费版
v9.278.2410.327220 安卓汉化版
v7.453.101.358910 PC版
v5.176 安卓最新版
v2.482.1872.405704 安卓最新版
v9.787.473 安卓汉化版
v5.953 安卓汉化版
v4.128 安卓版
v5.137.2517.249320 IOS版
v4.617.4542 IOS版
v3.121.6275.257551 安卓汉化版
v2.571.558 IOS版
v4.135.892.35088 最新版
v1.522.5651 安卓免费版
v6.269.9196.826890 IOS版
v9.339.1647.426127 PC版
v8.145.2270.345890 PC版
v3.590.5466 安卓汉化版
v9.372.8733.157949 PC版
v9.36.8883 安卓汉化版
v2.979.8071 安卓最新版
v7.531.4425.381405 安卓汉化版
v8.804.3770 最新版
v8.216.3029.72238 最新版
v9.117.5397 PC版
v2.24 安卓免费版
v5.357.8031.861520 安卓最新版
v2.639.2600 安卓汉化版
v4.17.416 安卓汉化版
v1.303 最新版
v8.512.3332.105737 安卓最新版
v9.954 安卓最新版
v6.42 IOS版
v3.174.7775.760245 安卓最新版
v5.873 最新版
v4.500.6446.282346 最新版
v2.325.1700 PC版
v6.454 安卓汉化版
v9.327 安卓版
v9.926.5583 安卓汉化版
v9.0.460 最新版
v9.448 安卓汉化版
v7.126 IOS版
v5.948.1257 安卓汉化版
v3.629.7629 安卓版
v1.22.1139.606739 安卓版
v2.539.8736 安卓最新版
v6.440.6740 安卓版
v4.435.6033.26213 安卓最新版
v4.705 安卓版
v6.94.1278.945720 IOS版
v7.142.7694 最新版
v6.795.7735.239386 IOS版
v4.440.9882.180519 安卓最新版
v3.523.165 安卓版
v5.61.1458 最新版
v1.887.4399 安卓版
v4.776.7552 安卓汉化版
v7.223.9512 最新版
v5.992.7324.265304 IOS版
v2.631.2175 PC版
v6.533.6069.415449 安卓免费版
v5.215 IOS版
v3.620.7843.339917 PC版
v1.20.9946 PC版
v3.876.4079.345886 IOS版
v2.603.2879 最新版
v2.236.452.757089 PC版
v1.396.827.662246 PC版
v5.54 安卓免费版
v5.410.131.957919 安卓版
v9.369.1934.249579 安卓最新版
v8.721.8741.786437 安卓免费版
优信彩票用户首页
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
