示例

欢迎使用 TensorCraft-HPC 示例！本节提供实践教程和代码示例，帮助您开始高性能 AI 内核开发。

快速链接

示例	描述	难度
GEMM 教程	从零开始构建 GEMM，渐进式优化	🟢 初级
FlashAttention	内存高效注意力实现	🟡 中级
Python 绑定	从 Python 使用 TensorCraft	🟢 初级

前置要求

运行示例前，请确保已安装：

1. CUDA Toolkit 11.0+
2. CMake 3.18+
3. C++17 兼容编译器 (GCC 9+, Clang 10+, MSVC 19.28+)
4. Python 3.8+（可选，用于 Python 绑定）

运行示例

C++ 示例

# 克隆并构建
git clone https://github.com/LessUp/modern-ai-kernels.git
cd modern-ai-kernels

# 使用 CUDA 支持构建
cmake --preset dev
cmake --build --preset dev

# 运行示例
./build/dev/examples/gemm_example

Python 示例

# 安装 Python 包
pip install -e .

# 运行 Python 示例
python examples/python/gemm_demo.py

学习路径

我们建议按以下顺序学习以获得最佳体验：

1. 从 GEMM 教程开始 — 学习 CUDA 内核优化的基础
2. 探索 FlashAttention — 理解内存高效计算模式
3. 尝试 Python 绑定 — 将 TensorCraft 集成到 Python 工作流

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