NVIDIA, CUDA 13.5 ile Vera Rubin desteğini erken geliştirici aşamasından genel kullanıma taşıdı. Sürüm, grafik işlemcilerde işlerin paylaşılmasını ve işlemciler arasında veri alışverişini düzenleyen yenilikler getiriyor. Python ve hata ayıklama araçları da genişliyor. Tile üzerinden mevcut kitaplık işlevlerini çağırma ve yeni yapay zekâ başarım inceleme araçları ise halka açık önizleme aşamasında sunuluyor; bütün yenilikler aynı olgunluk düzeyinde değil.
NVIDIA, hızlandırılmış hesaplama işlerini programlamak için kullanılan CUDA yazılım araçlarının 13.5 sürümünü 4 Kasım’da yayımladı. Şirketin Vera Rubin grafik işlemci platformuna yönelik destek, önceki CUDA 13 sürümlerindeki erken geliştirici aşamasından genel kullanıma geçti. Yeni sürüm ayrıca Arm işlemciler üzerinde çalışan Windows desteğini, NVIDIA’nın yapay zekâ geliştirme iş istasyonu platformu DGX Station’a genişletiyor.[1], [2]
NVIDIA’nın çoklu süreç hizmeti Multi-Process Service, kısaca MPS, aynı grafik işlemcinin farklı süreçler arasında paylaşılmasını düzenliyor. Hizmetin 3. sürümünde yöneticiler, ağırlıklı zaman paylaşımıyla bazı işlere daha uzun hesaplama süresi verebiliyor. İşlemcinin işler arasında ne sıklıkla geçiş yapacağı ayrıca ayarlanabiliyor. Bir bölüm, boşta kalan işlem birimlerini başka bölümlere kullandırabiliyor ya da kendi temel payının ötesinde kaynak ödünç alabiliyor.[1]
Ödünç verilen kaynaklar yeniden atanmadan önce geri alınıyor. Uygulamaların gördüğü temel bölüm büyüklüğü ise sabit kalıyor. Süreç grupları, cgroup v2 aracılığıyla MPS kaynak kurallarına yönlendirilebiliyor. Yerellik alanı denetimleri de uygulamalara bölümleme seçeneği sağlıyor: her alanda eşit sayıda işlem birimi ayrılabiliyor veya ek birimler de kapsama alınabiliyor. Yazılım, her ayrı bölüme gerçekten toplam kaç birim düştüğünü sorgulayabiliyor.[1]
NVIDIA’nın veri blokları üzerinde programlama yaklaşımı CUDA Tile, NVLink ve NVSwitch bağlantılarıyla birden fazla grafik işlemci arasında iletişim kurmayı destekliyor. İşlemler tek bir uzak işlemciye veya birden fazla alıcıya yönelebiliyor. Ayrı bir halka açık önizleme, Tile kodunun tek komutla birden fazla iş parçacığı çalıştıran SIMT düzenindeki kitaplık işlevlerini çağırmasını sağlıyor. Bu kapsam kitaplıklarla sınırlı; kullanıcıların yazdığı her işlevi çağırmayı içermiyor.[1]
Python kullanıcılarına cuda.core 1.2 ile toplu bellek kopyalama, bağımlı işleri başlatma ve çizge güncelleme olanakları sunuluyor. CUDA C++ temel kitaplıkları paketi CCCL 3.5, ayarlama araçlarını ve aynı işlemci, girdi ve derleme koşullarında yinelenebilir kayan noktalı taramaları genişletiyor. Nsight Compute 2026.4, işlerin yürütülmesini incelemek için zaman çizelgesi getiriyor. Yapay zekâ için Nsight Perf yazılım geliştirme takımı da uzun eğitim ve model çalıştırma işlerini incelemeye yönelik halka açık önizlemeye açılıyor.[1]
