什么是CUDA
作者：Keepin
- 1、cuda是英伟达开发的一套应用软件接口（API）。其主要应用于英伟达GPU显卡的调用。
- 2、云计算可以简单的理解为是通过网络组合成的计算机集群，用于各种加速，其中以CPU为主，GPU为辅。所以CUDA可以成为云计算的一个支柱。
- 3、神经网络能加速的有很多，当然使用硬件加速是最可观的了，而目前除了专用的NPU（神经网络加速单元），就属于GPU对神经网络加速效果最好了：
- 3.1、Cuda的整套软件非常完善，所以早期很多厂家用cuda能快速搭建神经网络加速软件框架，所以cuda也被广泛应用于神经网络加速。（当然英伟达还专门开发了一套神经网络套件，叫做tensorrt，在神经网络推理部署的时候更为广泛应用）
- 3.2、从开发api来说，神经网络的加速不仅仅可以用cuda加速，还可以用其他API，例如GPU开发API很多，包括opencl，opengl，vulkan都可以在英伟达的GPU上加速神经网络，只不过在英伟达显卡上整体来说开发复杂，这些API优化效率不如cuda，毕竟cuda是英伟达自家开发的，自然适配地非常好
- 3.3、从硬件角度来说，AMD的显卡也可以用于加速神经网络，只不过软件生态做得不如英伟达，自然应用程度也不如英伟达。事实上，AMD也开发一套Miopen的神经网络加速套件，类似于tensorrt；还开发了一套rocm套件，类似于cuda，只不过市场占有率较低而已。
- 3.4、amd和nvidia都是以桌面端的GPU为主，在移动端，例如手机芯片，高通、苹果和arm的GPU也可以用于加速神经网络，主要使用opencl，vulkan，metal等开发API来实现。
cuda的官方文档：https://docs.nvidia.com/cuda/
学习路线
sazc
入门CUDA
说到入门，个人比较推荐《CUDA C编程权威指南》，虽然这本书年代比较久，原版书2014年出版的，使用的GPU最新也仅仅是2012年的CC3.X的Kepler，但这些基础知识仍然是掌握CUDA最新特性必不可少的，因此还是值得当作入门学习读物的。
进阶CUDA
CUDA C++ Programming Guide
要想Coding出高质量的Kernel，那么官方最新的《CUDA C++ Programming Guide》便是让我们可以全面了解到CUDA特性的最直接的办法，目前最新的版本是12.2。
注：此手册个人认为适合随时查阅，用到啥查啥，从头开始阅读学习，会耗费巨大的精力，效果甚微。
CUDA Samples
如果想利用CUDA特性，快速搭建“简单”的Kernel原型，那么官方的《CUDA Samples》便是再好不过的参考资料。
注：笔者曾经简单过了一遍这个repo，后面有任务需要编写分类算法、理解CUDA特性、学习CUDA 扩展库等，均从中找到了合适的Demo，快速搭建原型。
CUDA: NEW FEATURES AND BEYOND
如果对每代CUDA最新特性感兴趣，那么每年一次或两次的官方GTC发布的《CUDA: NEW FEATURES AND BEYOND》便是可以从宏观层面快速了解到该特性的最好方法之一。
注：观看视频，下载PDF需要注册，比较老的版本 Google可以搜到下载链接。
CUDA Library
cuDNN、cuBlas、cuDLA…。
GPU架构
搞CUDA的要不理解一些GPU的特性，那么永远写不出优质的代码，学习GPU架构可以从白皮书、GTC、官方Blog以及论坛的暗示入手。
SASS
官方的Binary Utilities与论坛的暗示、开源的Assembler、泄漏的SASS规格书、工具分析。
性能分析工具
Nsight System、Nsight Compute、Nsight VS Code等。
专业CUDA
答主目前还没到这个阶段，暂且挖坑。
