从零到精通：30天掌握GPU编程的终极指南

在当今的机器学习领域，GPU编程已成为不可或缺的技能。CUDA和Triton作为两大主流框架，为开发者提供了强大的工具来加速计算。本文将为你提供一个30天的自学计划，帮助零基础学习者快速掌握这些技术，并将其应用于实际项目中。

第一阶段：基础知识与早期实践（第1-7天）

• 第1-2天：了解GPU架构与CUDA基础概念，包括线程、块、网格等。
• 第3-4天：安装CUDA工具包，编写并运行第一个CUDA程序。
• 第5-7天：深入学习CUDA内存模型，实践共享内存和全局内存的使用。

第二阶段：深入CUDA编程（第8-14天）

• 第8-10天：掌握CUDA流与事件，优化数据传输与并发执行。
• 第11-12天：学习CUDA库，如cuBLAS和cuFFT，进行矩阵运算和快速傅里叶变换。
• 第13-14天：实践CUDA调试与性能分析工具，如Nsight和nvprof。

第三阶段：Triton入门与集成（第15-21天）

• 第15-17天：了解Triton框架，学习其基本语法与操作。
• 第18-19天：将Triton与PyTorch集成，实现自定义核函数。
• 第20-21天：实践Triton的高级特性，如自动微分与并行计算。

第四阶段：项目实践与应用（第22-30天）

• 第22-24天：选择一个机器学习项目，如图像分类或自然语言处理，应用CUDA和Triton进行加速。
• 第25-27天：优化项目性能，实践多GPU并行计算。
• 第28-30天：总结学习成果，撰写项目报告，分享经验与心得。

计划亮点：

• 早期实践：从第一天开始编写代码，快速上手。
• 全面覆盖：涵盖CUDA和Triton的核心知识点。
• PyTorch集成：与流行的机器学习框架无缝对接。
• 项目驱动：通过实际项目巩固所学知识。

通过这个30天的自学计划，你将能够从零基础迅速成长为GPU编程的高手，并将这些技能应用于机器学习领域。立即开始你的学习之旅，开启高效计算的新篇章！