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本文档给出 CUDA Kernel Academy 的安装与构建方式，帮助你快速上手。

系统要求

项目	最低版本	推荐版本
CUDA Toolkit	12.0	12.x 最新稳定版
CMake	3.20	3.24+
GCC / Clang	GCC 9 / Clang 10	GCC 11+
Python	3.8	3.10+
GPU	Volta (sm_70)	Ampere / Ada / Hopper

克隆仓库

git clone https://github.com/AICL-Lab/cuda-kernel-academy.git
cd cuda-kernel-academy

推荐方式：使用 CMake Presets

根目录的推荐构建入口是 CMakePresets.json。

# 查看可用预设
cmake --list-presets

# 默认构建
cmake --preset default
cmake --build --preset default
ctest --preset default

根目录 presets 会显式导出 /usr/bin/gcc 与 /usr/bin/g++，避免 CUDA 12 构建时误用排在 PATH 更前面的 Conda 新版编译器。

常用预设：

• default: 默认 Release 构建
• debug: Debug 构建
• minimal: 仅构建 TensorCraft Core 的精简构建
• full: 构建更多可选内容
• ampere / hopper: 针对特定架构设置 CUDA arch

手动 CMake 构建

如果不使用 presets，也可以手动配置：

cmake -S . -B build/manual -G Ninja \
  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
  -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES="80;86"

cmake --build build/manual -j$(nproc)
ctest --test-dir build/manual --output-on-failure

根目录可用构建选项

选项	默认值	说明
BUILD_TENSORCRAFT	ON	构建 02-tensorcraft-core
BUILD_HPC_ADVANCED	ON	构建 03-hpc-advanced
BUILD_INFERENCE_ENGINE	ON	构建 04-inference-engine
BUILD_EXAMPLES	ON	构建 examples
BUILD_TESTS	ON	构建测试
BUILD_BENCHMARKS	ON	构建 benchmark
BUILD_PYTHON_BINDINGS	OFF	构建可选 Python 绑定

单独构建各模块

01-sgemm-tutorial

01-sgemm-tutorial 是独立教程模块，不参与根目录 CMake 构建。

cd 01-sgemm-tutorial
make GPU_ARCH=sm_86
./build/sgemm_benchmark

# 运行测试（需要系统可用的 GoogleTest）
make test

02-tensorcraft-core

cd 02-tensorcraft-core
cmake -S . -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build build -j$(nproc)
ctest --test-dir build --output-on-failure

03-hpc-advanced

cd 03-hpc-advanced
cmake -S . -B build -G Ninja -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build build -j$(nproc)
ctest --test-dir build --output-on-failure

04-inference-engine

cmake --preset default
cmake --build --preset default
ctest --preset default

04-inference-engine 现在依赖父项目先提供 TensorCraft::tensorcraft，因此其标准构建入口就是仓库根目录，而不是模块内单独配置。

文档构建

npm ci
npm run docs:build

本地质量检查

pre-commit run --all-files
npm run docs:build
cmake --list-presets

CI 与 GPU 验证说明

GitHub-hosted CI 当前主要执行 CPU-safe 检查：

• pre-commit
• 文档与 Pages 构建
• CMake preset 合法性检查

完整 CUDA 编译和运行测试请在本地或自有 GPU 环境完成。

文档导航

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编码风格	coding-style
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