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cuda编程权威发布_cuda核心数排行(2024年12月精准访谈)

内容来源：网络红人排行榜所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

cuda编程

上海人工智能实验室招募三维重建实习生上海人工智能实验室正在寻找一位对三维场景重建和几何处理算法充满热情的实习生。在青年研究员的指导下，你将有机会参与这些领域的前沿研究，并协助推进相关项目。 𐟓‹ 工作内容：在导师的指导下进行三维场景重建和几何处理算法的研究。参与项目的推进，包括实验设计、数据分析和代码实现。 𐟎“ 职位要求：硕士或博士在读，优秀本科生也可考虑。有三维场景重建或生成式三维模型的研究经验。熟练掌握Python或C++，熟悉Pytorch，并了解3DGS或Diffusion算法的原理及实现代码。关注相关领域的最新进展，具备扎实的数学基础和编程能力。对技术充满热情，思维清晰，具有良好的问题分析和推理能力，以及沟通表达能力。能够线下实习至少6个月。 𐟌Ÿ 加分项：发表过至少一篇相关领域的高水平会议论文（如CVPR、SIGGRAPH等）。深度参与过相关的高品质项目开发，并有明确的成果展示。熟悉CUDA编程。 𐟒𜠦ˆ‘们提供：发表顶会论文的机会：包括但不限于CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR等。系统的科研训练与全面的科研视野。详细的学术指导和每周的组会讨论。充足的计算资源，可使用多张A100进行实验。可提供充足的生活补助。我们不仅关注高质量论文的产出，更重视实习生的长期成长，期待与你一起制定最合适的科研计划。

CMU深度学习系统课程学习心得最近，我也跟着AI的热潮，开始学习一些深度学习的内容。目标是把CMU 10-414/714课程的大作业和讲义都刷一遍，涉及CNN、Transformer等各种经典和热门的深度学习模型和架构的算法与实现。这个课程一共有6个家庭作业（homework），从零开始实现一个完整的深度学习框架。具体来说： Homework 0：复习基础机器学习内容，包括线性模型、softmax、损失函数和优化算法等。 Homework 1：实现深度学习框架的基础内容，如计算图和自动微分。 Homework 2：实现各种常用模型和优化算法，如SGD、Adam等。 Homework 3：实现基础数据结构ndarray。 Homework 4：使用前面自己实现的深度学习框架来实现CNN等经典模型。附加作业（Homework 4 extra）：介绍热门注意力（attention）和Transformer架构，这部分可能不要求本科生做。我没有按照课程进度来，直接从Homework 3开始，实现了CPU和CUDA上的ndarray，也算是从零开始入门一下CUDA编程。为了这个作业，我申请了一个带NVIDIA T4卡的开发机，用VSCode远程连接，本地开发，远程编译。今天，我基本上完成了除了CUDA矩阵乘法之外的所有内容。矩阵乘法部分，我看了下讲座，理解了寄存器分块和共享内存分块的逻辑，但还没完全实现出来，打算明年再写。写完之后，我还想试一下用Mac的GPU实现一遍，正好苹果新开源了自己的ndarray库MLX，可以对照着学习。总的来说，这次学习过程虽然有些挑战，但也让我对深度学习和CUDA编程有了更深入的了解。希望未来还能继续保持这种学习的热情和动力！

英伟达AI地位稳固，高盛看好其前景最近，英伟达在人工智能领域的地位真是越来越稳固了。前谷歌CEO埃里克ⷦ–𝥯†特在斯坦福大学的一次讲座中提到，大型科技公司正在计划对英伟达进行大规模投资，尤其是在人工智能数据中心的建设上。预计这些投资的成本可能高达3000亿美元。施密特还指出，竞争对手很难赶上英伟达，因为AI开发者使用的许多重要开源工具都是基于英伟达的CUDA编程语言。AMD虽然把英伟达的CUDA代码翻译成了自己的软件，但效果还不太理想。从华尔街的角度来看，英伟达在人工智能领域的领先地位得到了高盛的认可。高盛在分析了英伟达第二季度的业绩报告后指出，人工智能不仅是科技巨头的关注焦点，而且已经成为各行各业企业战略规划的核心部分。所以，英伟达在AI领域的地位真是无可撼动啊！

计算机专业留学生必看！选题技巧大揭秘计算机专业的同学们，别急！𐟘㠦‰𞤸到研究突破点、代码报错、没有新想法，这些都是常有的事。但随着经验的积累，有一些技巧是可以传授给大家的。多读文献并进行总结 𐟧š‍♀️ 阅读前人的文章能帮助你找到研究突破点。通过总结和归纳，你可以发现新的研究方向。阅读审稿意见 𐟤” 审稿意见中的建议和观点可以启发你的思考，帮助你发现未解决的问题。避免过于狭窄的话题 𐟚력› 为你可能没有足够的信息来研究过于狭窄的主题。你需要确保能进行充分的论证，以得出一个全面的结论。找准切入点 𐟍𕠤𝠩œ€要先确定在哪里挖掘。确定论文的主要研究内容后，才能抓住问题的核心。掌握可泛化的方法论 𐟒𛠥�𙠥𙶦ŽŒ握一些在不同领域都有广泛应用的方法，如CUDA编程等。听从导师的建议 𐟑颀𐟏력Ｅ𘈤𛬩ƒ𝦘炙验丰富的研究大牛，他们会根据已有研究基础给出选题的指导意见。寻找创新的点 𐟌Ÿ 创新是研究的灵魂。在前人的基础上继续前行，但不能墨守成规，要有更多的突破和新的见解。哪怕是小小的发现和发明，也能让你的论文与众不同。同学们，选题可不是闹着玩的，它决定着你研究的方向✨。以下是一些可以选择的题目和方向𐟧�ˆ直接上图）

35岁转行CUDA编程，还有没有机会？说实话，我不太建议35岁才转行去学CUDA编程。虽然GPU编程在AI领域确实有点热，但就业方向其实挺窄的。基本上就是去AI公司或者科研院所，做些原有程序的加速计算优化。目前AI推理优化的需求，对NVIDIA显卡算子优化的要求其实没那么高。而且，推理过程中的关键在于服务端（serving端）的优化。我之前在AI基础设施公司实习的时候，同事们也是这样认为的。如果你真的想学GPU编程，建议你在学好CUDA的同时，也了解一下AMD的编程模型或者华为的编程模型。当然，你也可以选择死磕CUDA，然后多钻研CUTLASS的优化方法。总之，转行学编程不容易，特别是到了这个年纪，更要慎重考虑。希望你能找到适合自己的方向，加油！𐟒ꀀ

如何高效提升大模型基本功？今天为大家带来一篇关于大模型基本功的提升指南，适合那些希望在大模型领域有所成就的朋友们。𐟓š 首先，让我们来探讨一下大模型的基本功。除了著名的Transformer、Rope、Swiglu和RMS_Norm，你认为还有哪些是必备的基本功呢？𐟤” 掌握Flash_Attention的原理、Megatron的各种并行策略、量化和推理加速技术以及CUDA编程，这些都是提升大模型能力的重要途径。然而，在实际工作中，我们并不需要完全理解这些高级技术。𐟏‹️‍♂️ 这些技术虽然追求模型性能的极限优化，但对于简单的SFT和PPO任务来说，它们并没有太大帮助。我们通常只需要使用这些工具，而不是去优化它们。因此，我会推荐一些我个人认为在工作中非常实用，但却“没有技术含量”的基本功。𐟧頨🙤𚛥Ÿ𚦜쥊Ÿ可以帮助你更好地应对日常任务，而不需要深入理解复杂的底层技术。记住，提升大模型的基本功是一个持续的过程，需要不断实践和探索。𐟌Ÿ 希望这些建议能帮助你在大模型领域取得更好的成就！

CUDA-MODE：GPU编程秘籍探索一个全面而深入的CUDA课程，特别适合对GPU编程感兴趣的开发者。CUDA-MODE目前包含31个课时，涵盖了以下主题： 1️⃣ CUDA基础：涵盖CUDA的计算和内存架构，性能分析和优化技巧。 2️⃣ 常见CUDA算子：介绍reduce和scan等常见算子的应用。 3️⃣ 高级GPU特性：探索Tensor Core、cutlass、triton等高级库的使用。 4️⃣ Pytorch性能优化：分析Pytorch的性能并提供优化建议。 5️⃣ 大模型推理技术：涉及大模型量化算子、FlashAttention、算子融合、投机采样以及大模型推理系统。 6️⃣ 大模型分布式系统：介绍nccl和RingAttention等大模型分不分技术。 𐟔 通过这个课程，你将能够深入了解CUDA编程的各个方面，掌握GPU加速的秘诀，提升你的开发效率。

黄仁勋获港科大荣誉博士背后的故事 𐟎‰ 黄仁勋荣获香港科技大学荣誉博士学位的消息，昨天是不是刷爆了你的朋友圈？那么，为什么香港科技大学会授予黄仁勋这个学位呢？AI教父又是如何回应的呢？让我们一起来看看背后的故事吧！ 𐟌Ÿ 技术巨星的光辉成就黄仁勋带领英伟达在科技领域取得了辉煌的成就。1999年，英伟达发明的GPU，简直是计算机图形学的宝藏。有了GPU，实时可编程着色技术才成为可能，我们现在能享受超棒的游戏视觉体验和超厉害的影视特效，这都离不开它。就像是打开了一个新世界的大门，从那以后，计算机图形领域就走上了快车道。 2006年，英伟达推出了“CUDA”并行计算平台和编程模型，这简直是人工智能发展的神来之笔。现在我们看到的深度学习、机器人还有自动驾驶汽车这些超酷的领域，英伟达的芯片和技术都在背后发挥着巨大的作用。这就好比是为人工智能这个大厦打下了最坚实的地基，让它能在上面盖起一栋又一栋的高楼。 𐟒ꠧ瑦Š€产业的引领之星英伟达在黄仁勋的带领下，从一个小小的图形芯片公司发展成全球科技界的大佬。他的经营理念、技术研发策略和产品创新思路，就像是一本成功秘籍，让其他科技企业都跟着学习。而且英伟达还特别注重和高校、科研机构合作，这种产学研的合作模式，就像是一条传送带，把学术研究的成果快速地变成实际能应用的技术，又为学术研究提供了产业界的支持，真的是双赢。 𐟎‰ 对港科大及大湾区的偏爱过去几年，英伟达吸引了好多港科大的校友去他们在中国的研究中心工作，这些校友在两边传递着知识和经验。黄仁勋还特别鼓励港科大的毕业生去英伟达，给年轻人提供了很好的发展机会。再说说大湾区，港科大的校友在大湾区创办了超多的初创公司，据说光是AI初创公司数量就上百家，英伟达就像是一个幕后英雄，给这些公司提供技术和资源支持。借着这股东风，大湾区乃至全中国的AI发展是不是都指日可待呢？通过这些，我们可以看到，黄仁勋不仅在科技领域取得了卓越的成就，还对学术研究和产业发展做出了巨大的贡献。他的成就和影响力，无疑为他赢得了香港科技大学的荣誉博士学位。

CUDA入门：掌握并行计算 𐟚€ CUDA是英伟达（NVIDIA）开发的GPU编程接口，它能够高效地实现并行计算。与传统多线程编程相比，CUDA不需要维护线程池，使得编程更加简便。 𐟌 CUDA的线程组织结构分为三层：grid、block和thread。它们分别对应显卡结构中的GPU、多处理器/SM流多处理器和核心。 𐟒𛠃UDA编程模型主要由两部分组成：在CPU上运行的主程序（Host程序）和在GPU上运行的设备程序（Device程序）。GPU上运行的核函数通过__global__关键字声明。通过掌握这些基础知识，你可以开始探索CUDA的世界，利用GPU的强大计算能力来解决各种计算问题。

华为如何打破科技垄断？ 𐟓ˆ 华为，作为中国科技领域的佼佼者，近年来在多个领域取得了令人瞩目的成就。以下是华为如何在全球科技竞争中崭露头角的一些关键领域： 1️⃣ 固态存储器：华为推出了坤灵eKitStor M.2固态存储器，挑战了韩国SK海力士和美国西部数据的市场地位。 2️⃣ 5G基带芯片：华为的巴龙5G基带芯片，打破了高通骁龙在5G领域的垄断。 3️⃣ 达芬奇架构：华为的达芬奇架构，挑战了美国英伟达CUDA架构的领先地位。 4️⃣ 智慧屏显示芯片：华为的鸿鹄智慧屏显示芯片，与日本索尼和韩国LG的产品展开了竞争。 5️⃣ 卫星通信系统：华为的天通卫星+北斗卫星通信系统，挑战了美国SpaceX星链卫星通信的优势。 6️⃣ 5G基站芯片：华为的天罡5G基站芯片，打破了美国德州仪器和荷兰恩智浦半导体的市场地位。 7️⃣ 软件编译器：华为的方舟编译器软件，挑战了法国TCC和美国Emacs的统治地位。 8️⃣ 编程语言：华为的仓颉编程语言，挑战了美国苹果Swift和谷歌Go的领先地位。 9️⃣ 智驾系统：华为的乾坤ADS系列智驾系统，挑战了美国特斯拉FSD方案和日本雷克萨斯LSS系统的市场地位。 𐟔Ÿ 量子计算机：华为的昆仑量子计算机，挑战了美国霍尼韦尔和日本富士通的领先地位。 1️⃣1️⃣ 光伏逆变器：华为的光伏逆变器核心设备，挑战了西班牙Power Electronics和德国SMA的市场地位。 1️⃣2️⃣ 光通信设备：华为的光通信核心设备，挑战了加拿大北电和日本住友电气的领先地位。 1️⃣3️⃣ 路由器芯片：华为的凌霄路由器芯片，打破了美国博通的垄断地位。 1️⃣4️⃣ IPC视频编码芯片：华为的Hi系列IPC视频编码芯片，挑战了欧洲意法半导体和美国美满科技的领先地位。 1️⃣5️⃣ 物联网芯片：华为的Boudica物联网芯片，挑战了美国思佳讯和法国思宽Sequans的市场地位。 1️⃣6️⃣ 云计算服务平台：华为的HiCloud华为云计算服务平台，挑战了美国Amazon Web Services和Microsoft Azure的领先地位。 1️⃣7️⃣ 智能核心网解决方案：华为的5G/5.5G智能核心网解决方案，挑战了瑞典爱立信和美国高通的垄断地位。 1️⃣8️⃣ Wi-Fi技术专利标准：华为的Wi-Fi 7技术专利标准，挑战了美国Wi-Fi联盟的市场地位。华为在这些领域的创新和突破，不仅彰显了中国科技实力的不断提升，也推动了全球科技的发展与进步。

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