LogicOverlord

注：新手文章，欢迎指正！以下内容基于pytorch2.0.0 pytorch的官方教程https://pytorch.org/tutorials/advanced/extend_dispatcher.

示例一： 示例二： 示例三： 参考资料： https://stackoverflow.com/questions/9421108/how-can-i-compile-cuda-code-then-li

cuda编程分别device端内存的时候，最常用的是cudaMalloc、cudaMemcpy()和cudaFree()函数，本文讲解如何使用这两个函数。

cuda编程中block size和grid size选择，如何理论计算cuda占用率，考虑三个因素，最终利用木桶效应得出结论。

来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/353410111 SM上的内存资源是有限的，如果每个线程占用的内存资源过多则一个SM上同时可执行的线程数就会减少。同理，如果每个线程块

来源：https://my.oschina.net/oneflow/blog/5348639 撰文 | 柳俊