
CUDA 13.4 suma Windows on Arm y reparte mejor la GPU
La nueva versión del kit de NVIDIA extiende CUDA a Windows sobre Arm, estrena soporte preliminar para la arquitectura Rubin y renueva el control de GPU compartidas con MPS V3.
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cuda-oxide compila el modelo SIMT y cutile-rs el modelo Tile, ambos apoyados en el sistema de propiedad de Rust para rechazar errores de aliasing en tiempo de compilación.

NVIDIA expande su ecosistema con dos nuevas vías para escribir kernels de GPU utilizando Rust, facilitando la seguridad y el rendimiento en el desarrollo.

Un recorrido práctico sobre una tubería de procesamiento de imágenes que, con cambios de pocas líneas, pasa de arrastrar un error de memoria compartida a correr con flujos asincrónicos.

El reporte de The Information sitúa el precio en unas 80 veces los ingresos anualizados de la plataforma, que hoy bordean los 150 millones de dólares.

NVIDIA libera junto a CUDA 13.3 un conjunto oficial de bibliotecas con versionado semántico, y declara a Python un ciudadano de primera clase de su plataforma, a la par de C++.

Investigadores de Berkeley presentan una capa de traducción que permite adaptar kernels de CUDA a MLX, logrando mejoras de rendimiento de hasta 20x.

Las dos empresas integraron simulación acelerada por GPU en toda la cadena de fabricación de chips, desde el diseño de materiales a escala atómica hasta el gemelo digital de una fábrica completa.

Aprende a integrar herramientas de verificación de errores y depuración en tiempo real para optimizar el rendimiento de tus aplicaciones de trazado de rayos en la GPU.

NVIDIA explica cómo combinar operaciones en un solo kernel reduce el tráfico a memoria global y el overhead de lanzamiento, con ejemplos en CUDA C++, torch.compile y cuda.compute.
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