CUDATutorial：从零开始掌握 CUDA 高性能编程

CUDATutorial：从零开始掌握 CUDA 高性能编程

CUDATutorial A self-learning tutorail for CUDA High Performance Programing. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cud/CUDATutorial

项目核心功能/场景

CUDA 高性能编程学习与实践教程

项目介绍

CUDATutorial 是一个开源项目，旨在帮助开发者从零开始学习 CUDA（Compute Unified Device Architecture）高性能并行编程。该项目包含从基础环境搭建、编写第一个 Kernel 函数，到各种优化技巧和高级应用，适合不同层次的开发者学习和实践。

项目技术分析

CUDATutorial 涵盖的技术内容十分丰富，从 CUDA 基础知识到性能优化，再到最新的深度学习技术，为开发者提供了一个全方位的学习路径。以下是项目技术分析的关键点：

• CUDA 编程环境搭建：指导开发者如何构建 CUDA 开发环境，为后续编程做好准备。
• Kernel 编写与执行：介绍如何编写并执行第一个 CUDA Kernel，理解 CUDA 编程模型。
• 性能分析工具：使用 nvprof 等工具进行性能分析，找到优化点。
• 矩阵乘与优化：从手写矩阵乘法开始，逐步深入到性能优化的各种策略。
• Reduce 优化实践：通过不同的优化手段，如交叉寻址、解决 Bank Conflict 等，提高 Reduce 操作的性能。
• GEMM 优化专题：深入探讨通用矩阵乘法（GEMM）的优化技巧，包括二维 Thread Tile、向量化访存等。
• 卷积算子优化：介绍卷积算子的优化方法，如 im2col + gemm、隐式 GEMM 等。
• LLM 推理技术：涉及连续批处理、Page Attention 以及 vLLM 源码解读等深度学习相关技术。

项目及技术应用场景

CUDATutorial 的应用场景广泛，尤其适用于以下几种情况：

• 学术研究：为学术研究人员提供一个实践 CUDA 编程的平台，加深对高性能计算的理解。
• 工业应用：对于从事图像处理、机器学习等领域的工程师来说，这是一个提升工作效率的利器。
• 教育培训：作为教育材料，帮助学生学习并行计算和 CUDA 编程，培养下一代技术人才。

项目特点

• 循序渐进：从基础到高级，逐步深入，适合不同层次的学习者。
• 实践性强：每个知识点都有相应的实践教程，帮助学习者快速掌握。
• 持续更新：项目持续更新，包含最新的深度学习技术和 CUDA 优化策略。
• 社区支持：欢迎 Pull Request，社区活跃，共同进步。

CUDATutorial 项目以其全面的知识体系和实用的编程技巧，成为 CUDA 学习者的首选开源项目。通过学习和实践该项目，你将能够掌握 CUDA 编程的核心技能，并在高性能计算领域取得重要突破。立即加入学习行列，开启你的 CUDA 编程之旅吧！

CUDATutorial A self-learning tutorail for CUDA High Performance Programing. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cud/CUDATutorial