Anaconda 使用 NVIDIA CUDA 工具包加速 AI 开发和部署

我们很高兴地宣布，NVIDIA CUDA 工具包 12 现已在我们的主通道 (又名默认通道) 上提供，这是我们对之前版本 CUDA 工具包 11.8 支持的重大更新。 

CUDA 充当 NVIDIA GPU 的软件层。CUDA 工具包为用户提供构建高性能、GPU 加速应用程序的开发环境。它使开发人员能够跨广泛的平台创建、增强和实施应用程序，包括 GPU 加速的桌面、云平台等等。 

以前，Anaconda 分发运行时库（如 cudart、cublas 和 cusolver），这些库是运行 CUDA 启用的软件所需的 CUDA 工具包的组件。通过此更新，Anaconda 还分发用于开发软件的编译和开发工具（如 nvcc、nvrtc、cccl 和 nsight）。CUDA 工具包中的组件现在已单独打包，使用户能够仅提取必要的组件，从而节省时间和硬盘空间。 

通过 Anaconda，用户可以在一个环境中管理 Python 软件包和非 Python 软件。这意味着他们可以利用我们其他 GPU 加速软件包的优势，而无需花费时间弄清楚如何使 CUDA 等系统相关和底层软件正常工作。而运行在 NVIDIA GPU 上的软件的开发人员现在可以轻松地在 conda 环境中开发和测试 CUDA 启用的软件，管理 CUDA 工具和库以及其他底层依赖项，专注于开发而不是让系统正常工作。Anaconda 的存储库中有 5,000 多个软件包，从事 AI 项目的开发人员可以更快地创建和部署安全 Python 解决方案，并使用更简化的流程。 

作为公认的关键软件分发商，Anaconda 与生态系统中的组织合作，尽可能地保持平台中重要软件的最新状态。 

CUDA 工具包 12.0 的主要功能包括： 

• NVIDIA Ampere 和 NVIDIA Hopper 架构支持，以及 Arm 支持 
• 多操作系统驱动程序和运行时内核 
• 多实例 GPU (MIG)、Tensor 内核、CUDA 图、机密计算和 NVIDIA NVLink
• C++、Fortran 编译器和 OpenACC 指令
• 用于科学计算、数据科学、AI/ML 和图形的广泛库集 
• Nsight Compute 和 Nsight Systems 开发人员工具

立即开始使用并 立即下载 Anaconda。