v7.124.2594 PC版
v4.530.9420.735588 最新版
v5.45 IOS版
v7.627 最新版
v2.261 安卓版
v1.199 PC版
v9.689.416.949143 安卓漢化版
v7.567 PC版
v6.693 安卓最新版
v7.163.6037.786470 PC版
v2.25 安卓漢化版
v5.778.3117.881661 安卓最新版
v7.104 PC版
v8.719.6166.839542 安卓最新版
v9.821.8770 最新版
v1.507.7091.610285 最新版
v5.614.9045.396625 安卓最新版
v2.419.4895 安卓漢化版
v4.114.5848.501434 IOS版
v5.452 IOS版
v7.895.4187.980386 安卓免費版
v1.908 PC版
v4.603.270 安卓最新版
v3.80 IOS版
v9.946.9438.832683 安卓最新版
v8.243.6151 PC版
v8.519.9324 安卓最新版
v5.54 安卓免費版
v6.138.2351.113773 最新版
v7.465 安卓最新版
v8.16 安卓版
v2.49.9705 PC版
v1.233.3585 PC版
v2.990.64 IOS版
v2.78.2474 PC版
v3.865.8408 IOS版
v4.799.2734.737269 安卓版
v7.12 安卓版
v3.894.215 安卓免費版
v6.815 安卓免費版
v7.579.4818.130 安卓最新版
v8.521.9627.682156 安卓免費版
v9.277.9351.394345 IOS版
v2.9.8378.311659 安卓漢化版
v8.44 PC版
v7.25.6285.790792 安卓漢化版
v3.459.5087 IOS版
v8.412 安卓漢化版
v5.69.4613.187674 安卓漢化版
v2.976.9225.694564 安卓版
v8.300.6237.168594 安卓版
v3.806.9304 最新版
v2.695.5251 PC版
v8.238.5825.356294 IOS版
v8.502.5281.494044 安卓最新版
v8.719.4652.608324 安卓版
v8.303.3000 IOS版
v6.838.5475.262013 IOS版
v9.0.6260 安卓版
v3.907.7323.305358 安卓免費版
v4.474.5421.816389 最新版
v3.570.6614.402635 最新版
v3.622.7451.105684 安卓最新版
v1.802.7619 安卓免費版
v7.695.6049.924570 安卓漢化版
v9.789.5073 安卓免費版
v5.636.7046 安卓漢化版
v6.649.2004 安卓最新版
v6.580 最新版
v1.497 安卓漢化版
v4.277.9375 安卓版
v1.383 最新版
v7.385.1454.394707 最新版
v7.75 IOS版
v3.769.5492.310883 安卓版
v6.616 最新版
v8.371.3081.606708 安卓最新版
v8.7.4808 安卓免費版
v9.750.5210.991237 安卓免費版
v4.340.6148.796630 安卓免費版
亚洲 中文 子幕 欧美
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
毛片福利网站
久久精品视频少视频
精品福利少妇一区二区
黄色网站入口全部
斗罗大陆黄片
97精品国产综合区久久久久久
欧美在线一级vA免费好观看
国产精品怕怕怕免费视频
撅屁股+挨揍+虐臀+调教
绿巨人免费在线观看视频樱花动漫
一起
国产黄片在线
国产精品久久久久久毛片
毛片在线观看av
12白嫩逼被操视频
女女女女女女BBBBBB毛
亚洲欧洲综合在线
国产精品制服丝袜久久久久
狼友视频在线免费观看
免费一级A片在线观看播放器
小说图片综合网
中文无码第一页
免费观看无码性爱视频
国产精品国产推荐国产一区