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美女老师的奶子毛片
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。
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