【中英双语+资料】想学CUDA不知道从哪下手？这门课从环境配置一路讲到PyTorch扩展 手写CUDA核函数：GPU高性能计算13讲完整版

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Parts

  1. P1 · [中文] 00-简介
  2. P2 · [英文] 00-简介
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  4. P4 · [中文] 01-深度学习生态系统
  5. P5 · [中文] 02-CUDA 环境配置
  6. P6 · [中文] 03-C/C++ 复习
  7. P7 · [中文] 04-GPU 简介
  8. P8 · [中文] 05-编写你的第一个核函数
  9. P9 · [中文] 06-CUDA API
  10. P10 · [中文] 07-更快的矩阵乘法
  11. P11 · [中文] 08-Triton
  12. P12 · [中文] 09-PyTorch 扩展
  13. P13 · [中文] 10-MNIST 多层感知机
  14. P14 · [中文] 11-下一步
  15. P15 · [中文] 12-结语
  16. P16 · [英文] 01-深度学习生态系统
  17. P17 · [英文] 02-CUDA 环境配置
  18. P18 · [英文] 03-C/C++ 复习
  19. P19 · [英文] 04-GPU 简介
  20. P20 · [英文] 05-编写你的第一个核函数
  21. P21 · [英文] 06-CUDA API
  22. P22 · [英文] 07-更快的矩阵乘法
  23. P23 · [英文] 08-Triton
  24. P24 · [英文] 09-PyTorch 扩展
  25. P25 · [英文] 10-MNIST 多层感知机
  26. P26 · [英文] 11-下一步
  27. P27 · [英文] 12-结语
Description 
CUDA编程入门到实战｜系统掌握GPU高性能计算（CUDA/Transformer加速底层逻辑）

📌 本期看点  
· 从零配置CUDA环境，手写第一个GPU核函数（Kernel），深入理解SM、Warp等GPU架构核心概念  
· 用矩阵乘法优化实战，对比CPU vs GPU性能差异，掌握memory coalescing、shared memory等关键优化技术  
· 解析Triton与PyTorch C++ Extension开发流程，打通底层CUDA算子与上层深度学习框架（PyTorch）的衔接  
· 基于MNIST实现完整GPU加速多层感知机，覆盖数据加载、核函数调用、内存管理全链路  

🧭 观看指南  
P1-P14 为中文配音版，P15-P26 为英文原声版，可按需切换｜共12大主题，从环境搭建→GPU原理→核函数开发→框架集成→项目实战，层层递进  

🎯 适合人群  
有Python基础、了解基本深度学习概念（如Tensor、forward/backward）的学习者；  
尤其适合想深入理解模型训练/推理加速原理、从事AI编译器、算子优化或GPU部署的工程师与研究生  

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Comments

名校课程-顶级中配 2d ago

英文版本在稿件后半部

讲5GGGGG 2d ago

这个思路可以 值得研究