🎉 CUDA 并行计算入门教程

🔧 什么是 CUDA？

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 开发的并行计算平台和编程模型，允许开发者利用 GPU 的强大计算能力加速人工智能、深度学习等计算密集型任务。

📚 学习 CUDA 的必要性

• 高性能计算：GPU 的并行架构可显著提升 AI 模型训练和推理速度
• 开源生态支持：CUDA 与 PyTorch、TensorFlow 等框架深度集成
• 降低硬件门槛：通过 CUDA Toolkit 可在普通 GPU 上实现专业级计算

🚀 学习路径推荐

1. 基础准备

   • 了解 GPU 硬件架构（推荐链接：/ai_tools_open_source_tutorial/tutorials/gpu）
   • 安装 CUDA Toolkit（路径：/ai_tools_open_source_tutorial/tutorials/installation）

2. 核心概念

   • 线程层次结构（Thread Blocks / Grids）
   • 内存管理（全局内存 / 共享内存）
   • 异步执行与流（Streams）

3. 实践项目

   • 使用 CUDA 加速矩阵运算
   • 搭建深度学习训练环境
   • 优化 AI 模型推理性能

📘 推荐学习资源

• CUDA C 编程指南
• PyTorch 与 CUDA 集成教程
• NVIDIA 官方 CUDA 教程

💡 小技巧

• 使用 nvcc 编译器验证 CUDA 安装
• 通过 nvidia-smi 查看 GPU 状态
• 在 Colab 等平台可免安装体验 CUDA

如需进一步了解 CUDA 在 AI 领域的应用，可访问 CUDA 与深度学习专题