CUDA 并行计算与 AI 算子实践

背景与问题

模型训练与推理的性能瓶颈常落在算子层。想通过手写 CUDA 算子理解 GPU 的执行模型，而不是停留在调用框架 API。

约束

• 学习性质，时间碎片化。
• 本地 GPU 资源有限，实验规模较小。
• 需要与 PyTorch 生态对接，验证正确性。

方案与架构

从向量加法、矩阵乘法等基础算子入手，逐步过渡到归一化与激活函数；每个算子都包含朴素实现、共享内存优化与正确性校验。

关键决策

• 先正确再快：用 CPU 实现作为基准，逐步优化。
• 逐层优化：按线程组织、内存访问、指令级并行分阶段改进。
• 数值对齐：与 PyTorch 结果比对，控制误差范围。

结果与度量

完成 CUDA 并行计算与算子优化练习，形成可复用的实验代码与笔记，为端侧与推理优化打基础。

技术细节

• 按线程层级与共享内存组织 kernel，比较全局内存访问模式。
• 用分块矩阵乘练习 tiling、边界处理与合并访存。
• 结合 GPU 内存带宽与占用率理解算子性能瓶颈。

反思

算子优化需要性能分析工具支撑，不能凭感觉。下一步会系统学习 Nsight 等工具的使用。

展示边界与技术安全

本页是静态案例展示，不运行项目代码，也不接收上传、登录或用户数据。指标来自项目记录与本地实验，复现细节以源码或报告为准。 查看站点安全模型 →