Find N3入網：最高支持16+1TB
OPPO將于近期登場的Find N3折疊屏目前已經正式入網，型號為PHN110。本次Find N3在外觀方面相比前兩代有很大的變化，不再是小號的橫向折疊屏，而是跟別的廠商一樣采用了較為常見的
快科技12月7日消息，日前NVIDIA正式推出了CUDA 13.1，官方將其定位為“自2006年CUDA平臺誕生以來大、全面的升級”。
此次更新的核心亮點，是引入了革命性的CUDA Tile編程模型，標志著GPU編程范式邁入一個新的、更高抽象的階段。
傳統的GPU編程基于SIMT (單指令多線程) 模式，開發者需要關注線程、內存和同步等底層細節。
而CUDA Tile是一種基于tile（瓦片、數據塊）的模型，開發者現在可以專注于將數據組織成塊，并對這些數據塊執行計算，而底層的線程調度、內存布局以及硬件資源映射等復雜工作，將由編譯器和運行時自動處理。
為支持Tile編程，CUDA 13.1引入了虛擬指令集（Tile IR），并配套發布了cuTile工具，允許開發者使用Python來編寫基于Tile的GPU Kernel。
這極大地降低了GPU編程的門檻，使得不熟悉傳統CUDA C/C++或底層SIMT模型的數據科學家和研究者也能編寫GPU加速代碼。
Tile編程并非取代SIMT，而是提供了一個并存的可選路徑，開發者可根據具體應用場景，靈活選擇合適的編程模型。
CUDA 13.1的意義，不僅在于新增功能或優化性能，更在于為構建新一代高層、跨架構的GPU計算庫和框架奠定了基礎，通過引入Tile IR和高層抽象，NVIDIA在硬件和軟件之間增加了一個更厚的中間層。
過去，競爭對手（如AMD的ROCm、Intel的OneAPI）主要依賴兼容層進行CUDA代碼轉譯，但對于CUDA Tile這種更高抽象的新模式，單純的代碼轉譯已遠不足夠。
競爭對手必須構建同樣智能的編譯器來處理Tile IR，這無疑增加了技術對齊的難度，客觀上進一步提升了CUDA生態系統的粘性和用戶鎖定度。
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