CUDA是NVIDIA公司推出的一种用于提高GPU计算性能的并行计算架构，支持程序员用C++编写高效并行程序。

3. CUDA 并行编程模型 在 2006 年，NVIDIA 发布了 CUDA（“Compute Unified Device Architecture”） ——这是第一个真正意义上的 GPU 通用编程平台。 CUD

作为Modern CUDA-Learn-Notes，又怎么能少了FlashAttention呢？ 没错，在CUDA-Learn-Notes中，我还用Tensor Cores MMA PTX手搓了FlashAttention-1（Split-KV）和Flas

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

原题目如下： CUDA Agent 优化结果： Agent 并没有写CUDA，只是在 PyTorch 层面使用了三种“优化手段”： 用了 torch.compile 意味着性能至少不会

与其说CUDA是护城河，倒不如说Nvidia在科学计算、自动驾驶、人工智能、机器人这些领域已经形成了护城河，CUDA只是这个护城河的一部分�

cuda runtime为每个device保留了一个专门用于graph的memory pool。 用户无法创建、删除这个graph memory pool，无法拿到handle，只能通过专门的 cudaDev

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CC

一三二、Ascend C与CUDA C使用的比较 上周五去北京，拜访华为的金融军团，讨论如何把我在Nvidia GPU上开发的金融高速模拟代码，移植到华�

CUDA 安装是肯定是需要显卡驱动，默认情况下你如果你有Nvidia显卡，也会安装显卡驱动，同时也建议你安装最新的显卡驱动。 但你如果只