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人工智能-大模型
7:57:26
Parts
- P1 · [中文] 01-如何在PyTorch中分析CUDA内核
- P2 · [中文] 02-PMPP书籍第1-3章
- P3 · [中文] 03-Python程序员CUDA入门
- P4 · [中文] 04-计算与内存基础
- P5 · [中文] 05-Python程序员CUDA进阶
- P6 · [中文] 06-优化优化器
- P7 · [中文] 07-高级量化
- P8 · [中文] 08-CUDA性能检查清单
- P9 · [中文] 09-规约
- P10 · [中文] 10-构建生产就绪的CUDA库
- P11 · [中文] 11-稀疏性
- P12 · [中文] 12-Flash Attention
- P13 · [中文] 13-Ring Attention
- P14 · [中文] 14-Triton实践指南
- P15 · [中文] 15-CUTLASS
- P16 · [中文] 16-附赠讲座:CUDA C++ llm.cpp
- P17 · [中文] 17-动手性能分析
- P18 · [中文] 18-NCCL
- P19 · [中文] 19-内核融合
- P20 · [中文] 20-GPU数据处理
- P21 · [中文] 21-扫描算法
- P22 · [中文] 22-扫描算法 第2部分
- P23 · [中文] 23-VLLM中投机解码的黑客指南
- P24 · [中文] 24-张量核心
- P25 · [中文] 25-光速扫描
- P26 · [中文] 26-可组合内核(CK)讲解
- P27 · [中文] 27-SYCL模式 (Intel GPU)
- P28 · [中文] 28-gpu.cpp - 使用WebGPU的便携式GPU计算
- P29 · [中文] 29-Liger Kernel - 用于LLM训练的高效Triton内核
- P30 · [中文] 30-Triton内部机制
- P31 · [中文] 31-量化训练
- P32 · [英文] 01-如何在PyTorch中分析CUDA内核
- P33 · [英文] 02-PMPP书籍第1-3章
- P34 · [英文] 03-Python程序员CUDA入门
- P35 · [英文] 04-计算与内存基础
- P36 · [英文] 05-Python程序员CUDA进阶
- P37 · [英文] 06-优化优化器
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- P58 · [英文] 27-SYCL模式 (Intel GPU)
- P59 · [英文] 28-gpu.cpp - 使用WebGPU的便携式GPU计算
- P60 · [英文] 29-Liger Kernel - 用于LLM训练的高效Triton内核
- P61 · [英文] 30-Triton内部机制
- P62 · [英文] 31-量化训练
Description
从零开始深入 GPU 编程与深度学习性能优化,这套内容围绕 CUDA 内核、PyTorch 算子调优以及模型加速展开,带你系统理解计算与内存核心概念。一开始会通过 PMPP 前三章梳理 GPU 编程基础,帮助 Python 程序员轻松上手 CUDA,随后逐步解锁高速内存、归约算法和生产级库的构建思路。在优化器调参实战中,你可以看到 PyTorch 团队如何提升训练速度,而量化与稀疏性部分则聚焦剪枝、低精度推理,让模型体积大幅缩减、响应更快。后半段进一步讲解内存延迟、Flash Attention 等进阶技巧,并给出完整的性能检查清单,手把手教你写出高效内核。整套内容既有底层原理剖析,也有工程落地案例,适合希望把模型训练和推理推到极致的算法工程师、对 GPU 加速感兴趣的 Python 开发者,以及想系统提升异构计算能力的研究者。
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只会 cuda c 能看这个吧
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https://www.youtube.com/watch?v=LuhJEEJQgUM原始视频,GPUmode 真的很棒