#CUDA编程

1天前

当我们需要训练大模型或优化 AI 推理性能，可能会遇到 GPU 利用率低、内存瓶颈等性能问题。在 GitHub 上看到一份专为机器学习工程师准备的性能优化指南：GPU Glossary。表面看只是普通的 GPU 术语词典，实际上它连接了 ML 性能优化与底层 GPU 架构的指南，帮我们理解从 Tensor Core 到 CUDA 编程的完整技术栈。 GitHub：主要内容： - GPU 硬件架构详解：深入了解影响 ML 性能的核心组件和瓶颈 - CUDA 编程优化：掌握提升模型训练和推理效率的关键技术 - 性能分析方法：学会识别和解决 GPU 利用率、内存带宽等问题 - 超链接知识图谱：所有概念互相关联，快速理解性能优化原理 - 实战导向设计：基于 Modal 平台大规模 GPU 集群的实践经验 - 机器学习场景：专注解决 LLM 训练、推理加速等实际问题该指南提供了在线网站阅读，界面设计颇具极客风格，可切换多种主题，也可以快速搜索查找相关内容。

#GPU优化 #机器学习性能 #CUDA编程 #AI推理 #性能瓶颈