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Nvidia 发布了其CUDA 工具包的最新更新 ， Ver. 13 引入了重大的性能更新 。
CUDA 13 版本特性概述CUDA 13 版本引入了全新 CPU 资源支持、统一 Arm 平台架构 ， 并新增了多个操作系统适配 。
英伟达已发布 CUDA 工具包的最新更新版本 ， 13 版本带来了显著的性能升级 。
CUDA Toolkit 版本 13 现在支持最新的 Blackwell GPU 系列
升级后的工具包增强了程序员使用便利性、兼容性及语言加速能力 。 13 版本还首次在英伟达生态中引入基于分块的编程模型 ， 进一步降低开发者工作量 。
什么是CUDA？图形处理器（GPU）针对含多个小型处理核心的高度并行运算进行了优化 ， 但其本身难以直接用于非图形计算场景的编程 。 CUDA 是英伟达开发的计算环境 ， 支持图形渲染以外的高性能计算应用 。 该平台作为 GPU 与通用应用程序之间的中间层 ， 可赋能需要并行运算的程序 ， 同时包含丰富的库、编译器指令及语言适配功能 。
AI 大语言模型开发与应用、科学分析及密码学等复杂场景 ， 均能从 GPU 及多 GPU 系统提供的大规模并行计算中获益 。 CUDA 的设计目标即让广泛的应用开发者能够利用这些计算场景 。
13 版本关键更新CUDA 13 新增对英伟达最新 Blackwell GPU、Jetson Thor 高级 AI 与机器人 GPU ， 以及 DGX Spark “桌面超级计算机” 的支持 。 其支持范围覆盖至当前所有架构的英伟达 GPU（不再支持 7.5 之前的架构） ， 并针对 Blackwell 架构更新了 32 字节对齐的向量类型以提升性能 。
该工具包统一了 Arm 平台的开发者体验 ， 提供覆盖服务器与嵌入式应用的单一工具链 ， 同时更新了操作系统与平台支持 ， 包括红帽企业 Linux 10、Debian 12.10、Fedora 42 ， 以及 Rocky Linux 10.0 和 9.6 。 此外 ， NVIDIA Nsight 开发工具得到更新以优化依赖检查 ， CUDA 数学库（如 cuBLAS、cuSPARSE、cuSOLVER 及 cuFFT）也完成升级 。
NVCC 编译器现支持 GCC 15 与 Clang 20 ， 并引入新语言特性以改善应用二进制接口（ABI）集成 。 用户还将获得加速的 Python 核心与开发者友好的封装方式 ， Wheel 包与 CUDA 核心计算库（CCCL）也优化了库结构 。
统一服务器与嵌入式开发工具链在 13 版本之前 ， CUDA 几乎可视为两个独立产品：开发者需分别安装服务器级项目与嵌入式项目的工具链 。 两者语法与操作虽高度相似 ， 但针对服务器与嵌入式目标的库、头文件及其他开发组件存在差异 。
13 版本打破了这一限制：现在单一工具链可同时适配两种目标场景 ， 生成的二进制文件会针对开发者使用的 GPU 自动优化 ， 无需因部署场景切换工具链 。
新版本还整合了与 GPU 部署配套的 Arm 代码 ——Arm 二进制文件兼容所有 Arm 目标设备（仅 Orin sm_87 除外）及仿真平台 ， 而旧版本需要为仿真与部署使用不同工具链 。
基于分块的并行编程分块编程（或基于数组的编程）支持对数组或矩阵中的所有数据点同时执行指令 。 并行编程常需对多个数据块同时执行相同操作 ， 而分块编程可自动为开发者处理并行逻辑：只需编写单个函数 ， 底层智能层会处理所有低级细节以实现并行运算 。
比较块级编程与基于图块的编程 。
编译器与运行时系统负责在线程与核心间分配负载 ， 该抽象层在大幅降低编码负担的同时实现了性能最大化 。
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