对开发者而言，构建和部署应用往往充满挑战，需要协调软件与硬件功能之间的复杂关系。确保每个基础软件组件不仅正确安装，而且版本符合要求，以避免兼容性冲突，这一过程可能十分耗时，常常导致应用工作流中的部署延迟和运行效率下降。
因此，NVIDIA 致力于简化开发者在各类操作系统（OS）及包管理器中部署 CUDA 软件堆栈的过程。
该公司正与其分发平台生态系统合作，以实现 CUDA 的再分发。操作系统供应商 Canonical、CIQ 和 SUSE，以及开发者环境管理器 Flox—基于包管理器 Nix—将能够直接重新分发 CUDA 软件。这使得他们可以将 CUDA 集成至各自的软件包源中，从而简化安装流程并优化依赖项解析。这一举措对于将 GPU 支持整合到 PyTorch 等复杂应用以及 OpenCV 等库中具有显著帮助。
这项工作拓展了所有开发者对 CUDA 的访问渠道，提升了使用的便捷性。用户现在可以在同一平台获取所需的全部软件，进一步优化了现有的访问方式。未来还将有更多发行商陆续加入。
面向开发者的主要功能
各个重新分发 CUDA 的平台都将提供一些关键内容，帮助开发者和企业与 NVIDIA 的分布式 CUDA 软件保持同步。
- 一致的 CUDA 工具包命名: 第三方软件包将符合 NVIDIA 命名规范，以避免文档和教程中出现混淆。
- 及时的 CUDA 更新: 第三方软件包将在 NVIDIA 官方发布后及时更新，以确保兼容性并减少 QA 开销。
- 继续免费访问: CUDA 本身仍可免费使用，即使是打包在付费软件中也是如此。分销商可能会对其软件包或软件的访问收取费用，但不会专门通过 CUDA 盈利。
- 全面的支持选项: 一如既往，您可以通过分销商获取支持，也可以通过 NVIDIA 论坛或 NVIDIA 开发者网站寻求帮助。
对开发者生态系统的影响
从 NVIDIA 获取 CUDA 软件始终是免费的。目前，所有获取 CUDA 的方式——包括下载 CUDA 工具包、拉取 CUDA 容器镜像，以及通过 pip 或 conda 安装 Python 相关组件——均正常可用。
然而，通过分发平台，我们能够在大型企业的部署环境和软件应用中集成 CUDA，从而确保开发者的使用体验更加简便。您只需下载并安装应用程序，系统便会自动在后台安装相应版本的 CUDA。
展望未来
以这种方式与 NVIDIA 生态系统合作，是我们致力于降低 GPU 软件部署复杂性的重要里程碑。通过携手操作系统和软件包管理领域的核心参与者，NVIDIA 确保无论开发者在何种环境或方式下构建 CUDA，都能获得一致、便捷且易于访问的体验。
随着更多第三方平台的推出以及 CUDA 生态系统的持续扩展，请持续关注后续更新。
