CUDA 工具包

NVIDIA ® CUDA® 工具包为创建高性能 GPU 加速应用提供开发环境。借助它,您可以在 GPU 加速的嵌入式系统、桌面工作站、企业数据中心、基于云的平台和超级计算机上开发、优化和部署应用。该工具包包括 GPU 加速库、调试和优化工具、C/C++编译器和运行时库。


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CUDA 13.1 的特性

CUDA Tile:GPU 编程新时代

NVIDIA CUDA Tile 是一种基于 tile 的 GPU 编程模型,构建在 CUDA Tile IR 规范以及包括 cuTile 在内的一系列工具之上。


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新版本,新优势

CUDA Toolkit 13.1 现已正式发布,带来了 CUDA Tile 这一基于 tile 的全新编程模型,同时在运行时 API 中引入了绿色上下文(green contexts)、改进了 MPS,并更新了多种开发者工具。


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Python 中的 Tile 编程

cuTile Python 是在 Python 中对 CUDA Tile 编程模型的一种实现。它构建在 CUDA Tile IR 规范之上,并允许你在 Python 中编写 tile 内核。


详细了解 cuTile Python

教程

探索一系列关键视频教程,涵盖在 Windows 和 WSL 上安装 CUDA Toolkit、保持环境兼容性、升级 Jetson 设备,以及通过性能分析和调试工具优化应用程序。


CUDA 兼容性

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适用于 Jetson 设备的 CUDA 升级

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分析和调试应用程序

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在 Windows 和 WSL 上安装 CUDA 工具包

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GTC Digital 网络会议

深入了解最新的 CUDA 功能。

CUDA 究竟是什么?

了解 CUDA 生态系统如何帮助开发者解决真实世界的挑战。

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CUDA – 新特性与未来规划

了解 CUDA Toolkit 中的新内容,包括 CUDA 语言、编译器、库和工具的最新功能,并抢先了解未来一年的发展方向。


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如何编写 CUDA 程序:并行编程篇

进一步学习如何编写 CUDA 程序。

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客户案例

了解开发者、科学家和研究人员如何现在使用 CUDA。


使用 HPC 探索宇宙

Oxford e-Research Centre 总监 Wes Armour 讨论了 GPU 在处理来自 Square Kilometre Array 的大量天文数据方面发挥的作用,以及 CUDA 如何成为其信号处理软件的最佳选择。


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借助 Amber 开启新的药物研发时代

来自罗格斯大学的 David Cerutti 和 Taisung Lee 分享了 Amber 如何利用 CUDA 推动多个科学领域的发展,并开启新的药物研发和设计时代。



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可视化和模拟原子结构

伊利诺伊大学香槟分校贝克曼研究所高级研究程序员 John Stone 讨论如何使用 CUDA 和 GPU 处理大型数据集,以实现高分辨率原子结构的可视化和模拟。


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精选博客文章





面向开发者的免费工具和培训

获得对数百个 SDK、技术培训和与数百万志同道合的开发者、研究人员和学生交流的独家访问权限。


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资源

CUDA 文档和版本说明

包含 CUDA 工具包深度技术信息的文档库。


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加速计算中心

加速计算中心提供基本的最佳实践、优化指南和开发者工具,可更大限度地提高 CUDA 加速应用程序的性能。


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NGC 目录中的 CUDA 工具包

您可以从 NGC™ 下载 CUDA 容器以及其他 NVIDIA GPU 加速 SDK 和 AI 模型,以帮助加速您的应用。


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CUDA 技术博客

工程师为工程师编写的 CUDA 技术博客档案,涵盖关键特性和功能。


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CUDA-X™ 库

一套 AI、数据科学和数学库,旨在帮助开发者加速其应用。


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培训

通过 NVIDIA 深度学习培训中心 (DLI) 为开发者提供自定进度或讲师指导式 CUDA 培训课程。


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Nsight 开发者工具

NVIDIA Nsight Compute 和 Nsight System 工具套件,旨在帮助开发者优化和提高应用的性能。


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CUDA 代码示例

示例 CUDA 代码的 GitHub 存储库,可帮助开发者学习和加速 GPU 加速应用的开发。


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NVIDIA 开发者论坛

信息交换,帮助开发者直接从 NVIDIA 工程师那里获得技术问题的答案。


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错误提交

NVIDIA Engineering 自己的错误跟踪工具和数据库,开发者可以在其中提交技术错误。


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