CUDA 加速库示例指南 🚀

以下是与 CUDA 加速库相关的典型应用场景及资源推荐：

常用加速库概览

• cuDNN 📌
  NVIDIA 的深度学习加速库，支持卷积、激活函数等操作
  

  

  cuDNN
  
  [了解更多 → /examples/cuda/dnn_tutorial]

• cuBLAS 🧮
  针对线性代数运算的 GPU 加速库
  

  

  cuBLAS
  
  [查看性能对比 → /examples/cuda/performance_benchmark]

• NCCL 🤝
  分布式训练通信库，支持多 GPU 协同
  

  

  NCCL
  
  [查看分布式案例 → /examples/cuda/distributed_training]

示例代码结构

// 包含头文件
#include <cuda_runtime.h>
#include <cudnn.h>

// 初始化库
cudnnHandle_t handle;
cudnnCreate(&handle);

// 创建张量
cudnnTensorDescriptor_t tensor_desc;
cudnnCreateTensorDescriptor(&tensor_desc);

// 执行卷积操作
cudnnConvolutionForward(handle, ...);

// 清理资源
cudnnDestroyTensorDescriptor(tensor_desc);
cudnnDestroy(handle);

学习路径建议

1. 先掌握 CUDA 基础编程 → 入门指南
2. 然后深入理解加速库接口 → API 文档
3. 最后尝试完整项目实践 → 项目模板

📌 提示：所有加速库均需配合 NVIDIA 驱动使用，建议先检查 CUDA 工具包版本兼容性

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