NVIDIA CUDA Toolkit 12现在可以在我们的主（AKA，默认）频道上使用，这是我们对上一版本CUDA Toolkit 11.8支持的重大更新

CUDA是NVIDIA GPU的软件层。CUDA工具包为用户提供了一个开发环境，用于构建高性能、GPU加速的应用程序。它使开发人员能够在各种平台上创建、增强和实施应用程序，包括GPU加速的台式机、云平台等。 

以前，Anaconda分布式运行时库（如cudart、cublas和cusolver）是运行启用CUDA的软件所需的CUDA Toolkit组件。通过此更新，Anaconda还分发了用于开发软件的编译和开发工具（如nvcc、nvrtc、cccl和nsight）。CUDA Toolkit中的组件现在是单独打包的，使用户能够只获取必要的组件，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，而无需花时间弄清楚如何让CUDA等系统相关和低级软件工作。在NVIDIA GPU上运行的软件的开发人员现在可以在conda环境中轻松开发和测试支持CUDA的软件，管理CUDA工具和库以及其他低级依赖关系，并专注于开发而不是让他们的系统工作。Anaconda的存储库中有5000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的Python解决方案，并使用更简化的流程。 

作为公认的主要软件分销商，Anaconda与整个生态系统的组织合作，尽可能保持我们平台中重要软件的最新状态。 

CUDA Toolkit 12.0的主要功能包括：

支持NVIDIA Ampere和NVIDIA Hopper架构，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）、张量核心、CUDA图形、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计算和Nsight系统开发工具