自学cuda

【CUDA 基础】理解线程束执行的本质(下)：本文学习CUDA线程束执行的本质的后半部分，包括资源，延迟，同步，扩展性等严重影响性能的线，吞吐量，带宽，占用率，CUDA同步。

【CUDA 基础】理解线程束执行的本质(上) ：本文学习CUDA执行模型最核心的部分，线程束的执行实质第一部分->：CUDA分支，线程束分化

【CUDA 基础】CUDA执行模型概述：本文介绍CUDA执行模型，只比硬件高一层的抽象 这一篇开始我们开始接近CUDA最核心的部分，就是有关硬件，和程序的执行模型。

【CUDA 基础】GPU设备信息：本节学习如何获取设备（1个或多个）->：CUDA Device Information

【CUDA 基础】组织并行线程：介绍CUDA模型中的线程组织模式。 前面我们学习了CUDA编程的几个关键点，包括内存，kernel，今天我们要学线程组织形式。

【CUDA 基础】给核函数计时：介绍CUDA核函数的计时方法 ->：gettimeofday()，nvprof

【CUDA 基础】CUDA编程模型概述（下）：本文继续上文介绍CUDA编程模型关于核函数以及错误处理部分。CUDA核函数，CUDA错误处理。

【CUDA 基础】CUDA编程模型概述（上）：本文介绍CUDA编程模型的简要结构，包括写一个简单的可执行的CUDA程序，一个正确的CUDA核函数，以及相应的调整设置内存，线程来正确的运行程序。

【CUDA基础】异构计算与CUDA：介绍异构计算和CUDA概述，完成GPU输出Hello world！

并行计算与计算机架构：本文从总体上给出了CUDA编程的基础简单介绍，后续所有的文章都在本文的基础上详细展开。

自己制定的cuda学习路线。AI、科学计算等应用场景中需要对模型、算法进行加速，自定义cuda c算子可以让算法跑的更快，针对算法利用硬件特性进行优化。