目今位置：首页 → 电脑软件 → iPhone16或取消实体音量键电源键 → 97总站在线 v7.635.123 PC版
v9.670 IOS版
v7.252 安卓漢化版
v6.684.3403 安卓免費版
v1.272.1141 最新版
v2.347.3279.334637 PC版
v8.973 IOS版
v4.695.9533.525787 IOS版
v1.733.9269.874598 IOS版
v5.394.1869 安卓免費版
v3.588.2067.331687 PC版
v5.343.4491 最新版
v8.401.4740 安卓免費版
v3.781 安卓版
v2.294.7687.705371 安卓版
v6.554 安卓版
v6.483.9997 安卓免費版
v5.640 安卓版
v6.779.2120.356963 安卓漢化版
v1.560.9445.82848 安卓免費版
v9.106.4494.850167 PC版
v5.327 安卓免費版
v5.653.4836 安卓最新版
v1.883 安卓漢化版
v5.373.3826.790221 安卓最新版
v9.206.9290.36231 IOS版
v2.231 安卓免費版
v5.579.995 最新版
v4.471.4741.378799 安卓漢化版
v9.313.5687.464658 安卓版
v8.916.8875.817349 安卓版
v7.974 安卓版
v3.109.1175 安卓免費版
v8.212.2530 安卓最新版
v6.176.1363.686225 安卓免費版
v9.76.1690.612841 安卓版
v4.746.7160.62224 安卓漢化版
v5.331 安卓免費版
v1.167 安卓版
v7.92.9684.627903 最新版
v6.101.2438 安卓免費版
v7.427 安卓最新版
v1.380.140.44806 安卓漢化版
v9.766.3955 PC版
v5.813.5966.777234 最新版
v8.381.1032 安卓最新版
v2.387.5205.879751 安卓漢化版
v8.877.4992.707267 安卓最新版
v7.786.3026.622175 最新版
v3.333.4818 安卓版
v2.786.7026 IOS版
v4.456.7750.667292 安卓最新版
v2.336.5964 PC版
v3.847.9163.730235 IOS版
v1.610.9213.406007 安卓免費版
v4.914 IOS版
v6.663.3332 最新版
v9.226 IOS版
v6.859.7715.184362 安卓免費版
v6.812.4983.903562 安卓最新版
v8.563.9611.614627 安卓漢化版
v3.793.4734 PC版
v9.381.3948.469318 安卓漢化版
v4.546.7663 PC版
v5.464.9853.76734 安卓最新版
v7.350.2635 安卓免費版
v8.295 PC版
v9.634.6304.72651 IOS版
v6.47.2599.15452 IOS版
v7.165.5055 PC版
v1.723.9453 安卓最新版
v2.114 安卓版
v7.536.2215.508570 安卓版
v2.93.4824 安卓漢化版
v2.645 IOS版
v9.976.6420.15502 安卓最新版
v9.300.2848.480424 安卓漢化版
v7.350.7689.646858 IOS版
v6.523.3758.396625 IOS版
v1.731 安卓版
v9.659.6767.939603 安卓版
97总站在线
梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
GPU编程变天了 。
英伟达宣布最新版CUDA 13.1，官方直接定性：这是自2006年降生以来最大的前进 。
焦点转变是推出全新的CUDA Tile编程模子，闪开发者可以用Python写GPU内核，15行代码就能抵达200行CUDA C++代码的性能 。
新闻一出，芯片界传奇人物Jim Keller连忙发问：
英伟达是不是亲手终结了CUDA的“护城河”？若是英伟达也转向Tile模子，AI内核将更容易移植到其他硬件上 。
Jim Keller加入设计过AMD Zen架构、苹果A系列芯片、特斯拉自动驾驶芯片的”硅仙人”，他的判断在行业里相当有分量 。
那么问题来了：CUDA这次究竟改了什么？为什么会被以为是”自毁长城”？
GPU编程范式从“线程”到“瓦片”
要明确这次更新的意义，得先回首一下古板CUDA编程有多折磨人 。
已往20年，CUDA一直接纳SIMT（单指令多线程）模子，开发者写代码时，需要手动治理线程索引、线程块、共享内存结构、线程同步，每一个细节都要自己操心 。
想要充分使用GPU性能，特殊是用上Tensor Core这类专用？，更是需要深挚的履历积累 。
CUDA Tile彻底改变了这套玩法：
开发者不再需要逐线程地编写执行路径，而是把数据组织成Tile（瓦片），然后界说在这些Tile上执行什么运算 。至于怎么把这些运算映射到GPU的线程、Warp和Tensor Core上，编译器和运行时会自动搞定 。
就似乎NumPy之于Python 。
英伟达为此构建了两个焦点组件：
CUDA Tile IR是一套全新的虚拟指令集，它在高级语言和硬件之间加了一层笼统，确 ；赥ile编写的代码能在差别代际的GPU上运行，从目今的Blackwell到未来的架构都能兼容 。
cuTile Python则是面向开发者的接口，直接用Python写GPU内核，门槛一下子从“HPC专家“降到了”会写Python的数据科学家都可以干 。
另外，这次更新还带来了一系列面向Blackwell的性能优化：
cuBLAS引入了FP64和FP32精度在Tensor Core上的仿真功效新增的Grouped GEMM API在MoE（混淆专家模子）场景下能实现高达4倍加速cuSOLVER的批处置惩罚特征剖析在Blackwell RTX PRO 6000上相比L40S实现了约2倍的性能提升开发者工具Nsight Compute新增了对CUDA Tile内核的性能剖析支持，可以把性能指标直接映射回cuTile Python源代码 。
现在CUDA Tile仅支持Blackwell架构（盘算能力10.x和12.x），开发重点集中在AI算法上 。英伟达体现未来会扩展到更多架构，并推出C++实现 。
硅仙人的质疑：降低门槛是一把双刃剑
那么Jim Keller为什么说英伟达可能”终结了自己的护城河”？
要害就在于Tile编程模子不是英伟达独吞的 。AMD、Intel以及其他AI芯片厂商的硬件，在底层架构上同样可以支持基于Tile的编程笼统 。
已往CUDA难以移植，很洪流平上是由于SIMT模子与英伟达硬件深度绑定，开发者要针对详细的GPU架构手写优化代码 。这些代码换到别家硬件上，要么跑不了，要么性能大打折扣 。
但Tile模子自然具有更高的笼统条理 。当开发者习惯了“只管界说Tile运算，硬件细节交给编译器”这种头脑方法后，理论上统一套算法逻辑更容易适配到其他支持Tile编程的硬件上 。
正如Jim Keller所说：”AI内核将更容易移植 。”
不过英伟达也思量了后手，CUDA Tile IR提供了跨代兼容性，但这种兼容性是建设在CUDA平台之上的 。
开发者写的代码确实更容易移植了，但移植的目的是英伟达自家的差别代GPU，而非竞争敌手的硬件 。
从这个角度看，CUDA代码可以从Blackwell无缝迁徙到下一代英伟达GPU，但要迁徙到AMD或Intel的平台上，依然需要重写 。
不管护城河是加深照旧削弱，有一点是确定的：GPU编程的门槛确着实大幅降低 。
已往能熟练驾驭CUDA的开发者是稀缺资源，会写Python的人一抓一大把，但能把代码优化到跑满Tensor Core的专家寥若晨星 。
CUDA Tile和cuTile Python买通了这个瓶颈 。英伟达在开发者博客中提到，一个15行的Python内核性能可以媲美200行手动优化的CUDA C++代码 。
大宗数据科学家和AI研究者以后可以直接上手写高性能GPU代码，不必再等HPC专家来资助优化 。
参考链接：[1]https://developer.nvidia.com/blog/focus-on-your-algorithm-nvidia-cuda-tile-handles-the-hardware[2]https://x.com/jimkxa/status/1997732089480024498
相关版本
多平台下载
审查所有0条谈论>网友谈论
