深度学习框架让模型构建变得更简单，但也容易让人把 GPU 当成黑箱来用。

@elliotarledge 的《CUDA for Deep Learning》揭示了底层原理：内核、内存移动、并行性、张量核心，以及它们如何影响真实模型性能。

如果你想知道工作负载为什么以那样的方式运行——而不仅仅是“它在运行”——这本书是个绝佳的起点。

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CUDA for Deep Learning - Elliot Arledge

来源：https://www.manning.com/books/cuda-for-deep-learning?utm_campaign=36463000-book_arledge&utm_content=382025625&utm_medium=social&utm_source=twitter&hss_channel=tw-24914741

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预览 (https://livebook.manning.com/book/cuda-for-deep-learning)CUDA（统一计算设备架构）提供了一种强大的并行编程模型，AI 工程师可以利用它来发挥 NVIDIA GPU 的强大处理能力。CUDA 在 GPU 层面提供了直接控制、调试能力和加速效果，这是其他优化手段无法比拟的。

《CUDA for Deep Learning》教你如何在 CUDA 生态系统中工作，从编写第一个内核到实现先进的 LLM 特性（如 Flash Attention）。你将学会使用 Nsight Compute 进行性能分析，识别瓶颈，并理解每种优化为什么有效。通过在多个抽象层级上解决问题，你将深入理解 CUDA，并掌握内核构建的实用技能。本书针对最新的 NVIDIA 硬件编写，建立了对 CUDA 基础的深刻理解，这种理解将随着芯片的升级和演进而持续有效。

本书内容

• 56 个可在模型中使用的内核
• PyTorch C++ 扩展管道，用于集成自定义内核
• 利用先进的 NVIDIA GPU 特性（Ampere、Hopper、Blackwell）
• 从头构建反向传播，最终实现一个单文件的 MNIST MLP

读者对象

适合熟悉 C/C++ 的软件和 AI 工程师。无需 CUDA 经验。

关于作者

Elliot Arledge 为 FreeCodeCamp 创建了 12 小时的 CUDA 课程和 6 小时的 LLM 从零开始课程，并担任深度学习性能方面的顾问。

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