获3.9k星：GitHub开源CUDA编程与GPU优化系统教程
tom_doerr · x · 2026-08-13
FreeCodeCamp 推出了一门 CUDA 编程与 GPU 内核优化的结构化课程，并在 GitHub 开源（已获 3.9k 星）。
课程内容循序渐进，主要包含：
- 基础准备：深度学习生态概览、环境配置及 C/C++ 基础回顾。
- 核心进阶：GPU 基础入门、编写自定义内核、CUDA API（如 cuBLAS, cuDNN）应用及矩阵乘法优化。
- 生态扩展：Triton 与 PyTorch 扩展应用。
- 实战项目：使用多层感知机（MLP）进行 MNIST 分类。
该课程旨在降低高性能计算（HPC）领域的入门门槛，并帮助开发者更好地理解底层优化项目。
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