Der US-Halbleiterkonzern NVIDIA hat das CUDA Toolkit 13.5 veröffentlicht. Mit der neuen Version wechselt die Unterstützung für die Next-Generation-Architektur Vera Rubin vom bisherigen Entwicklerzugang in die allgemeine Verfügbarkeit. Wie NVIDIA mitteilte, sei die Plattform nun für den Produktiveinsatz in Enterprise-Rechenzentren qualifiziert.
In der vorherigen Version 13.4 war Vera Rubin lediglich im Rahmen eines vorzeitigen Zugangs enthalten. Zudem weitet das Update die bereits in Version 13.4 für Windows on Arm eingeführte Unterstützung nun auf Systeme vom Typ DGX Station for Windows aus.
Treiberanforderungen und architektonische Anpassungen
Für die Nutzung der neuen Plattformfunktionen setzt das Softwarepaket aktuelle Treiber voraus. Am 4. November 2026 wurden dafür die Treiberversionen 620.70.06 für Linux sowie 621.14 für Windows aus dem Entwicklungszweig R620 oder neuer vorgegeben.
Das Toolkit selbst bündelt für Linux und Windows keine Treiber mehr. Zudem werden DCGM ab Version 4.3.x sowie das Attestation SDK ab Version 2026.10.02 verlangt; für Hopper-Systeme der Subrevision 3 ist mindestens die VBIOS-Version 96.00.68.00.xx erforderlich.
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Auf Systemebene unterstützt Vera Rubin seit dem 4. November 2026 die Treibermodelle WDDM und MCDM. Der traditionelle TCC-Modus wird hingegen ab Rubin und allen nachfolgenden Grafikprozessoren nicht mehr unterstützt. Beim Software-Packaging erlaubt die Compiler-Option nvprune seit dem 4. November 2026 die Vorkompilierung von PTX- und TileIR-Code in natives SASS.
Neuerungen bei Multi-Process Service und Cluster-Skalierung
Die Version MPS v3 führt seit dem 4. November 2026 ein gewichtetes Timeslicing ein, bei dem sich die Basis-Zeitscheibe pro MPS-Server skalieren lässt. Ergänzt wird dies durch einen Lastausgleich für Partitionen der Streaming-Multiprozessoren (SM) über Ausleihmechanismen mit den Optionen --max-chunks und --shareable=true, ein cgroup-v2-Routing sowie SM-Zuweisungen auf Namespace-Ebene.
Neue Locality Domains ermöglichen Entwicklern die Wahl zwischen uniformen SM-Partitionen pro Domain oder dem Zugriff auf sämtliche Einheiten, wobei zusätzliche SMs über das Flag cudaDevSmResourceGroupLocalityDomainSupplementalSms adressiert werden können. Über die Funktion cudaDevSmResourceSplit steht ein Abfragemodus für die SM-Anzahl je Partition bereit.
Für verteiltes Rechnen bietet CUDA Tile seit dem 4. November 2026 Funktionen für die Multi-GPU-Kommunikation über NVLink-Unicast-Zeiger sowie Multicast-Operationen über NVSwitch mit NVLink SHARP. Die Interoperabilität zwischen Tile und SIMT steht vorerst als Vorschauversion über Bibliotheksfunktionen bereit.
Optimierte Bibliotheken und bekannte Einschränkungen
Auf Bibliotheksebene enthält CCCL 3.5 seit dem 4. November 2026 öffentliche Schnittstellen zur Feinabstimmung von CUB, reproduzierbare Gleitkomma-Scans sowie eine Batched-Top-K-Funktion mit variablen Segmentgrößen. cuBLAS bietet für Rubin angepasste Heuristiken und Kernel für die Datenformate NVFP4 und MXFP8. Die Dokumentation weist für symmetrische Matrix-Updates mit dem Ozaki-II-Schema auf Vera Rubin eine bis zu 1,7-fache Steigerung der Spitzenleistung aus.
Auf B200-Beschleunigern erreichen ausgewählte cuBLAS-Routinen wie SYR2K oder HER2K bis zu 1,5-fache Geschwindigkeiten. In cuSPARSE beschleunigt CSR-SpMM um den Faktor 1,65 bis 2,27, SpSV ALG2 um 2,7-fach und csrcolor um rund das Dreifache, während nvJPEG Zuwächse zwischen 10 Prozent und 600 Prozent verzeichnet. CUDA Python 1.2 ergänzt unter anderem PDL und Stapeloperationen für Kopierprozesse.
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Trotz der Verbesserungen bringt das Update laut Berichten vom 4. November 2026 keinen universellen Durchsatzgewinn für Bestandsanwendungen; unabhängige Benchmarks liegen bislang nicht vor, und NVIDIA nannte weder neue Zusagen zur ABI-Stabilität noch zum Support-Lebenszyklus.
Die Release Notes verweisen zudem auf seltene numerische Korrektheitsprobleme bei bestimmten komplexen Doppelpräzisionsroutinen ab der Ampere-Generation.
Für Kubernetes-Umgebungen liegt das Vera-Rubin-Rezept innerhalb der AI Cluster Runtime v1.0.0 vorerst nur als Vorschau vor, wobei für NCCL-All-Reduce-Operationen im Trainingsbetrieb bei 16 GiB eine Bus-Bandbreite von 744,71 GB/s gemessen wurde. Im Bereich der Diagnosewerkzeuge startet das Nsight Perf SDK for AI als Vorschau mit Perfetto-Unterstützung.