NVIDIA CUDA 13.4: поддержка Windows on Arm и путь к RTX Spark

NVIDIA сделала значительный шаг в развитии экосистемы программного обеспечения, выпустив CUDA Toolkit 13.4. Главной инновацией этого выпуска является нативная поддержка Windows on Arm64. Это первый случай в истории CUDA, когда поддержка ARM-платформ расширилась за пределы Linux и охватила Windows.

С выпуском CUDA Toolkit 13.4 разработчики получают возможность напрямую компилировать CUDA-приложения в среде Windows на ARM64. Также остается возможность кросс-компиляции, используя версию инструментария для x86-64.

CUDA Toolkit – это комплексный набор инструментов для разработки GPU программ от NVIDIA. Он включает в себя компиляторы, библиотеки и вспомогательные средства, позволяющие создавать программы, оптимизированные для работы на графических процессорах NVIDIA.

Новые возможности CUDA Toolkit 13.4

Помимо поддержки Windows on Arm, CUDA Toolkit 13.4 вводит предварительную поддержку архитектуры NVIDIA Rubin (вычислительная мощность 107). Это позволит разработчикам и сопровождающим ключевым программным библиотекам заблаговременно адаптировать, разрабатывать и тестировать свои приложения еще до официального релиза.

Ключевые обновления охватывают:

• CUDA Compiler (NVCC): Улучшение для создания оптимизированного машинного кода для различных архитектур GPU.
• PTX ISA: Обновление виртуальной системы команд параллельных тредов.
• CUDA C++: Совершенствование языка программирования для работы с GPU.
• CUDA Tile Programming: Новые возможности для эффективного использования тайловых операций.
• Runtime API: Обновление интерфейса для взаимодействия с GPU при выполнении.
• Программные библиотеки: Улучшение существующих и добавление новых библиотек для общих задач.
• Инструменты разработчика: Обновление инструментов для отладки и профилирования.

CUDA Python и CUDA Compute

В компоненте CUDA Python, версия cuda.core обновлено до 1.1.0. Среди новых функций – поддержка программирования текстур и поверхностей, осознанная кэшированная память NUMA, а также файлы типа .pyi для лучшей интеграции с инструментами статического анализа Версия cuda.compute 1.1 теперь поддерживает предварительно скомпилированные алгоритмы CCCL для нескольких архитектур GPU.

Multi-Process Service V3 и Compute Fabric Transport

Multi-Process Service (MPS) V3 получил значительные улучшения для контейнерных сред. Среди них – скриптированный командный интерфейс, возможность называть экземпляры серверов, конфигурация через TOML и интеграция с cgroup для ограничения использования памяти GPU. Эти нововведения предоставляют более подробный контроль над распределением ресурсов GPU.

CUDA Compute Fabric Transport, ориентированный на разработчиков коммуникационных библиотек, предлагает именованные логические конечные точки и асинхронные операции для передачи данных в архитектуре взаимосвязи NVLink.

Подготовка к запуску RTX Spark

Этот выпуск CUDA Toolkit рассматривается как важный этап подготовки к запуску NVIDIA RTX Spark, который запланирован на октябрь. RTX Spark – это первый потребительский ПК-процессор от NVIDIA, объединяющий 20-ядерный CPU Grace с GPU Blackwell, имеющий 6144 ядра CUDA. Он способен обеспечить 1 PFLOPS вычислительную мощность AI в формате FP4 и может локально запускать большие языковые модели со 120 миллиардами параметров.

Для обычных пользователей это обновление само по себе не приведет к мгновенному повышению производительности имеющихся устройств. Однако оно создает фундамент для улучшенной совместимости CUDA-приложений на платформе Windows on Arm. Если разработчики успешно перенесут и протестируют приложения к моменту выхода RTX Spark, пользователи этого нового устройства смогут рассчитывать на значительно лучшую поддержку программного обеспечения с ускорением GPU.

Это свидетельствует о стратегическом намерении NVIDIA расширить свое присутствие не только на серверном рынке, но и в сегменте персональных компьютеров, особенно учитывая растущую потребность в мощных вычислительных ресурсах для AI и других задач.

Источник: https://www.ithome.com/1/000/694.htm