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1、什么是CUDA? CUDA (Compute Unified Device Architecture)是由 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型。 它的主要目标是: 让程序员可以使用 GPU (图形处理器)来执行通用计算任务，而不仅仅是图形渲染。 通过 CUDA，开发者可以编写程序，把计算密集型任务交给 GPU 的大量核心同时执行，从而显著加快处理速度. cuda core名称正式出现的位置是在Fermi架构（2010年），在此之前它叫做processor core (也叫 streaming processors (SPs) 或者叫做 thread processors)。 衡量一张显卡的计算能力，数一下这些 SP 有多少就行了，早期这些运算单元还真心不多，一百多个。 Nvidia developer forumsaccelerated computing cuda cuda on windows subsystem for linux general discussion on wsl 2 using cuda and containers
Cuda programming and performance general discussion area for algorithms, optimizations, and approaches to gpu computing with cuda c, c++, thrust, fortran, python (pycuda), etc CUDA最主要的包含两个方面：一个是ISA指令集架构；第二硬件计算引擎；实际上是硬件和指令集。 也就是说我们可以把CUDA看做是与X86或者cell类似的架构，但是是基于是GPU，而不是传统的CPU。 Cuda setup and installation installing and configuring your development.
本人是NLP搬砖工，并不专门研究CUDA算子。我看了几个回答没看见特别通俗易懂的，所以我想尝试以一个外行人的身份给其他外行人解释。所以我主要注重懂，而不是准。 在CUDA生态的最低层就是硬件，也就是显卡里面的计算单元、显存、缓存、总线、控制器等等。计算单元负责数值和逻辑运算，缓存.
3）没充分考虑GPU生态发展的时间成本 从GPU的发展历史上看，GPU也是从专用（仅显示）到通用，生态的成长是一个非常烧钱且花时间的事情，生态的成长大概以10年为基本单位，例如CUDA、RISC-V都是10-20年的建设才具备了初步影响力。建设生态的成本大概是芯片的10-20倍。 写在最前面， 新年准备开写CUDA基础入门系列文章，面向CUDA入门，from Easy -> very Hard。 其实这个想法早在24年3月份就有了，但是自己的笔记和材料一直都没有达到一个令人满意的状态，同时也包括自己对于CUDA的理解和应用，也还有待提高。 首先低版本cuda不用想了，50系需要12.8起步 但好消息是cuda12.×的兼容性还不错基本不需要改代码就能重新编译大多数项目 再来看torch 上策:重新编译torch 拉取旧torch代码修改cuda版本约束后重新使用cuda12.8+环境编译，善用docker和git action打包成功后即可随便造，但如果遇到旧版本编译问题还需熟练掌握. blackwell 2.0 有新的前端设计，旧版本 cuda 编译出来的二进制代码无法支持 blackwell，必须 cuda toolkit 12.8 以上才能支持 blackwell 2.0。 你的选择其实只能是将项目改为 cuda 12.8 重新构建，可以的话最好是改为 pytorch 框架。
CUDA，全称 Compute Unified Device Architecture，是 NVIDIA 在 2016 年推出的一种通用并行计算平台和编程模型，它利用 NVIDIA GPU 中的并行计算引擎以比 CPU 更有效的方式解决许多复杂的计算问题。 CUDA 附带一个软件环境，允许开发人员使用 C++ 作为高级编程语言。
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