概述
CUDA 是 NVIDIA 的平台，用于编写在 GPU 上运行的程序，解锁数千个内核以进行并行计算。它是将 GPU 转变为现代人工智能引擎的软件基础。
CUDA 和 GPU 编程是一个技术构建块，会大规模影响模型质量、基础设施成本、延迟和可靠性。
深入探讨
CUDA（统一计算设备架构）让开发人员可以编写直接在 NVIDIA GPU 上运行的代码，而不仅仅是在 CPU 上运行。编程模型以“内核”为中心——由数千个轻量级线程同时执行的功能，这些线程被组织成块和网格。由于 GPU 是 SIMT（单指令、多线程），因此组中的所有线程对不同数据运行相同的指令，这对于矩阵和向量数学来说是理想的选择。大多数 AI 从业者从不编写原始 CUDA；相反，PyTorch 和 TensorFlow 等框架在底层调用优化的 CUDA 库——用于神经网络操作的 cuDNN 和用于线性代数的 cuBLAS。这种丰富、成熟的软件堆栈是 NVIDIA 最大的竞争护城河：即使竞争对手的芯片速度很快，匹配 CUDA 生态系统也极其困难。
技术洞察
在 CUDA 中，您可以跨线程块网格启动内核；每个线程计算一份输出，由其块和线程索引标识。性能取决于内存层次结构：快速的片上“共享内存”与较慢的全局内存，以及相邻线程读取相邻地址的“合并”访问。避免扭曲发散（即 32 线程“扭曲”中的线程采用不同的分支并且必须串行化）也是保持 GPU 核心繁忙的关键。
掌握 CUDA 和 GPU 编程
CUDA 是 NVIDIA 的平台，用于编写在 GPU 上运行的程序，解锁数千个内核以进行并行计算。它是将 GPU 转变为现代人工智能引擎的软件基础。 CUDA 和 GPU 编程是一个技术构建块，会大规模影响模型质量、基础设施成本、延迟和可靠性。为了建立深入的理解，请将 CUDA 和 GPU 编程视为一种操作模型，而不是单一功能：定义所需的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地执行的操作与仍需要专家判断的操作分开。
在实践中，使用 CUDA 和 GPU 编程的强大团队根据可靠性和成本优化架构、数据和基础设施选择。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。与此同时，优化一个基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。
多年来，架构决策决定着性能和运营成本。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。
技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。
更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
当您调用 .to('cuda') 时，PyTorch 通过 CUDA 自动在 GPU 上运行张量运算
cuDNN 提供手动调整的 CUDA 卷积实现，可加速训练图像模型
工程师编写自定义 CUDA 内核来加速专门的科学模拟
OpenAI 的 Triton 让研究人员可以用 Python 而不是低级 CUDA C 编写高效的 GPU 内核
实施模式
CUDA 和 GPU 编程实践
当您调用 .to('cuda') 时，PyTorch 会通过 CUDA 自动在 GPU 上运行张量运算。
当您调用 .to('cuda') 时，PyTorch 会通过 CUDA 自动在 GPU 上运行张量运算。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
CUDA 和 GPU 编程实践
cuDNN 提供手动调整的 CUDA 卷积实现，可加快训练图像模型的速度。
cuDNN 提供手动调整的 CUDA 卷积实现，可加快图像模型的训练速度。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
CUDA 和 GPU 编程实践
工程师编写自定义 CUDA 内核来加速专门的科学模拟。
工程师编写自定义 CUDA 内核来加速专门的科学模拟。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
CUDA 和 GPU 编程实践
OpenAI 的 Triton 让研究人员可以用 Python 而不是低级 CUDA C 编写高效的 GPU 内核。
OpenAI 的 Triton 允许研究人员用 Python 而不是低级 CUDA C 编写高效的 GPU 内核。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
优化一项基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。
基础设施和维护成本常常被低估。
随着系统变得更加复杂，安全性和可观察性差距可能会扩大。
实施路线图
在实施之前定义延迟、质量和成本目标。
在实施之前定义延迟、质量和成本目标。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在实际负载和数据条件下进行基准测试。
在实际负载和数据条件下进行基准测试。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
仪器监控错误、漂移和用户影响。
仪器监控错误、漂移和用户影响。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
在扩展之前准备回滚和事件响应路径。
在扩展之前准备回滚和事件响应路径。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。