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渐进式学习
从基础访存模式一路学习到更高级的 GPU 内核与架构特性说明。
HPC-AI-Optimization-LabCUDA 内核优化实验仓库
在一个聚焦的仓库中学习 GEMM、FlashAttention、量化与 GPU 性能优化。
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这个项目适合做什么
- 学习 CUDA 内核优化技术如何层层递进
- 阅读一个覆盖多类 AI/HPC 内核的紧凑代码仓库
- 理解仓库如何组织、文档化以及进行验证
推荐起点
| 目标 | 从这里开始 |
|---|---|
| 配置并构建项目 | /zh-CN/guide/installation |
| 运行第一个示例 | /zh-CN/guide/quick-start |
| 学习优化模式 | /zh-CN/guide/memory |
| 直接进入矩阵乘法 | /zh-CN/guide/gemm |
| 查看架构说明 | /zh-CN/api/architecture |
为什么保留这个站点
这个站点是仓库的精简 landing layer。你可以先选择学习路径，再进入示例、架构说明或 API 参考，而不是把它当作 README 的简单镜像。