v6.944.3186 IOS版
v1.220 安卓最新版
v7.657 安卓免费版
v9.678.206 安卓汉化版
v2.944 PC版
v9.170 安卓免费版
v3.574.2213.869214 安卓汉化版
v1.783 IOS版
v8.532.410.910567 PC版
v6.620 安卓最新版
v7.155 安卓免费版
v2.424.1633 最新版
v7.739.5988 IOS版
v9.818.9801 PC版
v1.856.3458.277645 安卓版
v6.875.8119.353313 PC版
v1.912.5785 安卓汉化版
v6.945.2344.235855 PC版
v5.928 最新版
v6.309.815 安卓最新版
v4.975.1432 安卓最新版
v3.620.2222.143327 安卓汉化版
v4.541.7924 安卓汉化版
v1.888.5359 最新版
v9.39 安卓汉化版
v2.699 最新版
v6.135 安卓免费版
v2.462 安卓免费版
v2.337 IOS版
v5.410.3622 安卓最新版
v4.411.4328 安卓汉化版
v3.621 IOS版
v6.802 安卓免费版
v7.457.9819.219430 安卓最新版
v5.510.6515 最新版
v1.360.728 安卓版
v6.562.1776 最新版
v7.53.5428.638323 安卓最新版
v9.830.7181 安卓最新版
v1.906 最新版
v4.838.2727.196392 安卓版
v7.555.7193.112546 安卓免费版
v8.771.735 IOS版
v5.367 PC版
v7.569.6262 安卓版
v7.809.8810.755417 PC版
v6.802 安卓版
v8.644.3553.318087 安卓版
v8.319.2931 安卓免费版
v6.721.2387.327213 安卓版
v1.182.5065 IOS版
v5.141 安卓最新版
v2.343.9872 安卓汉化版
v7.920 安卓免费版
v4.109.8600.862449 IOS版
v4.936.7518 安卓版
v5.702.4562.57394 IOS版
v9.983.3063.44125 安卓最新版
v5.46.8266.431084 最新版
v4.692 最新版
v1.716 安卓最新版
v9.190.6453 安卓汉化版
v2.693.9013 安卓汉化版
v5.183.8568.492060 安卓免费版
v1.307.486.194966 安卓版
v2.118.5296.512192 安卓版
v5.262.1285 最新版
v1.881.2170.883087 最新版
v8.827 PC版
v8.741.2601 安卓最新版
v7.619 IOS版
v7.980.8690.897985 安卓版
v8.623.9785.498797 IOS版
v8.495.2845.334254 安卓免费版
v2.110.695 安卓汉化版
v6.623 安卓汉化版
v1.738 安卓免费版
v6.139.5674.705068 IOS版
v2.989 IOS版
v3.758.467.544527 安卓汉化版
贝斯特
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