GPU（图形处理单元）作为现代计算的核心组件，在深度学习、科学计算和高性能应用中扮演着关键角色。以下是学习GPU技术的必备知识与资源：
🧠 为什么选择GPU？
- 并行计算优势：相比CPU，GPU能同时处理数千个线程，适合大规模数据计算
- 加速AI训练：TensorFlow/PyTorch等框架通过GPU显著缩短模型训练时间
- 游戏与图形渲染：NVIDIA RTX系列支持实时光线追踪技术（
🛠️ 开发工具与框架
| 工具 | 用途 | 官方文档 |
|---|---|---|
| CUDA | NVIDIA GPU编程平台 | CUDA官网 |
| OpenCL | 跨平台GPU编程标准 | OpenCL教程 |
| Vulkan | 高性能图形与计算API | Vulkan中文文档 |
📚 推荐学习路径
- 基础概念：先了解GPU架构与并行计算原理
- 实践项目：尝试用course-center/resources/gpu_introduction中的示例代码进行矩阵运算
- 进阶优化：学习内存管理与核函数调优技巧（
⚠️ 注意事项
- 确保显卡支持CUDA或OpenCL（如NVIDIA GeForce/RTX系列）
- 使用GPU时注意散热与功耗问题（
- 定期查看课程中心GPU专题获取最新技术动态
🌐 扩展阅读
通过系统学习与实践，您将能够充分发挥GPU的性能潜力！💡