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网站的形式,保健品网站源码,html代码爱心,重庆今天重大新闻用 Python 玩转 GPU 编程#xff1a;NVIDIA cuTile 让你轻松上手 CUDA Tile#xff01; 在 Python 中借助 NVIDIA CUDA Tile 简化 GPU 编程 大家好#xff01;NVIDIA 在 CUDA 13.1 中推出了一项超级酷的功能——CUDA Tile#xff0c;而这篇博客《在 Python 中借助 NVIDIA C…用 Python 玩转 GPU 编程NVIDIAcuTile让你轻松上手 CUDA Tile在 Python 中借助 NVIDIA CUDA Tile 简化 GPU 编程大家好NVIDIA 在 CUDA 13.1 中推出了一项超级酷的功能——CUDA Tile而这篇博客《在 Python 中借助 NVIDIA CUDA Tile 简化 GPU 编程》就是专门介绍它的 Python 版本cuTile Python。简单说它让 GPU 编程从“手动调优地狱”变成“像写 NumPy 一样简单”特别适合 AI 和机器学习开发者。developer.nvidia.comdeveloper.nvidia.com上图CUDA 13.1 宣传图和 CUDA Tile 核心概念图为什么需要 cuTile传统 GPU 编程太累了传统 CUDASIMT 模型需要你手动管理线程、内存、甚至 Tensor Cores 的调用。代码复杂新 GPU 一出就得重写优化。developer.nvidia.comSimplify GPU Programming with NVIDIA CUDA Tile in Python | NVIDIA ...上图GPU 内存层次示意图传统编程需要手动处理这些细节而CUDA Tile引入“Tile”数据块概念你只需描述在数据块上做什么运算编译器自动处理线程调度、内存迁移、硬件加速如 Tensor Cores。cuTile Python 让这一切在 Python 中实现developer.nvidia.comFocus on Your Algorithm—NVIDIA CUDA Tile Handles the Hardware ...上图Tile 编程模型示意图开发者只需关注 Tile 运算cuTile Python 的神奇之处更高抽象像 NumPy 一样写数组运算。自动优化利用 Tensor Cores、共享内存、Tensor 内存加速器。前向兼容代码无需修改就能跑在未来 NVIDIA GPU 上。与传统 CUDA 共存可以混合使用。nvidia.comdeveloper.nvidia.com上图NVIDIA Blackwell 架构cuTile 的首发平台专为 AI 设计实战向量加法只需几行代码博客对比了传统 SIMT 和 cuTile 的向量加法。传统 CUDA C 版本繁琐C__global__ void vecAdd(float* A, float* B, float* C, int vectorLength) { int workIndex threadIdx.x blockIdx.x * blockDim.x; if (workIndex vectorLength) { C[workIndex] A[workIndex] B[workIndex]; } }cuTile Python 版本超级简单Pythonimport cuda.tile as ct ct.kernel def vector_add(a, b, c, tile_size: ct.Constant[int]): pid ct.bid(0) # Block ID a_tile ct.load(a, index(pid,), shape(tile_size,)) b_tile ct.load(b, index(pid,), shape(tile_size,)) result a_tile b_tile ct.store(c, index(pid,), tileresult)完整测试脚本Pythonfrom math import ceil import cupy as cp import numpy as np import cuda.tile as ct # 上面的 kernel 定义... def test(): vector_size 2**12 tile_size 2**4 grid (ceil(vector_size / tile_size), 1, 1) a cp.random.uniform(-1, 1, vector_size) b cp.random.uniform(-1, 1, vector_size) c cp.zeros_like(a) ct.launch(cp.cuda.get_current_stream(), grid, vector_add, (a, b, c, tile_size)) # 验证结果 np.testing.assert_array_almost_equal(cp.asnumpy(c), cp.asnumpy(a b)) print(vector_add_example passed!) if __name__ __main__: test()运行后会输出 “passed!”。developer.nvidia.comSimplify GPU Programming with NVIDIA CUDA Tile in Python | NVIDIA ...上图Nsight Compute 中的 Tile 性能分析截图能看到 Tile 统计信息安装和要求注意pip install cuda-tile需要CuPy处理 GPU 数组pip install cupy-cuda13x硬件目前只支持Blackwell GPU计算能力 10.x/12.x如 B200 或 RTX 50 系列。旧卡如 RTX 30/40暂不支持未来 CUDA 更新会扩展。驱动 R580完整工具需 R590CUDA Toolkit 13.1。总结GPU 编程的 Python 新时代cuTile Python 让开发者专注于算法创新而不是硬件细节。特别适合 AI/ML 场景未来会支持更多工作负载。原博客链接中文版强烈推荐 在 Python 中借助 NVIDIA CUDA Tile 简化 GPU 编程官方资源文档https://docs.nvidia.com/cuda/cutile-python/GitHub 示例https://github.com/nvidia/cutile-python如果你有 Blackwell GPU赶紧试试否则先学概念等硬件升级后再玩。欢迎评论你觉得 cuTile 会流行起来吗