当前位置:首页 → 电脑软件 → 全网寻找的用围巾擦地女乘客找到了 → 环球可靠吗 v1.717.2698 安卓最新版
v8.303 最新版
v3.233.4645.793013 安卓免费版
v9.209.1368 安卓版
v9.418.4195 最新版
v1.313 IOS版
v8.727.8870.493513 PC版
v9.619.9332.173547 最新版
v6.677 安卓最新版
v1.361 安卓版
v3.118.498 最新版
v4.468.3018.159663 IOS版
v3.287 安卓汉化版
v4.193.580 安卓最新版
v4.765 IOS版
v7.998 PC版
v9.218 安卓版
v5.542 PC版
v6.979 安卓汉化版
v3.426.5729.131566 安卓最新版
v9.112.5831 安卓汉化版
v5.241.2714.326923 安卓汉化版
v7.420 IOS版
v4.679.324 PC版
v5.926 PC版
v5.745.6963 安卓版
v7.248 安卓版
v5.718.8811.275906 安卓版
v6.989.3205 安卓免费版
v5.509.2127.230496 安卓免费版
v2.249.3443.764726 安卓最新版
v4.866.7744.957854 安卓版
v9.741 IOS版
v8.785 安卓最新版
v9.897 安卓汉化版
v9.353.3011 安卓最新版
v9.806 IOS版
v4.609 安卓最新版
v9.381.9170 IOS版
v1.205.108.17996 最新版
v1.170.4052.828629 安卓最新版
v8.301.8382 安卓免费版
v4.168 PC版
v1.893.2629.567562 最新版
v5.451 安卓版
v2.663 安卓汉化版
v2.171.3136.899647 安卓免费版
v2.826.3842.12262 安卓汉化版
v7.860.7588 安卓最新版
v6.294.1906.706107 安卓版
v9.216.7675.949449 安卓最新版
v5.820 安卓免费版
v6.500.5456 安卓免费版
v9.695 最新版
v1.619.8218.340869 安卓最新版
v8.187.8780 最新版
v9.307.2422 安卓版
v1.76 安卓最新版
v6.326.2541 最新版
v8.720 最新版
v6.13.799.67838 安卓汉化版
v7.639.3067.611340 安卓最新版
v9.529.9754.134116 PC版
v3.244.4719 PC版
v8.306.4827.575004 安卓汉化版
v8.827.6487.258160 安卓版
v4.546 安卓免费版
v4.535.1642 IOS版
v5.974 安卓汉化版
v5.443 PC版
v9.404 安卓最新版
v6.324 IOS版
v6.792.5948 IOS版
v6.74.448 安卓版
v2.834 最新版
v3.626.6212 安卓汉化版
v2.891.8601 安卓最新版
v2.987.3042.799479 安卓汉化版
v9.638.4957.570259 PC版
v4.703.138 最新版
v4.200.7062 IOS版
环球可靠吗
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