CUDA并行编程
掌握GPU计算未来

学习NVIDIA CUDA编程,解锁GPU的并行计算能力。从基础概念到高级优化, 通过交互式工具和实时示例,成为GPU编程专家。

交互式GPU架构探索

深入了解NVIDIA A100 GPU的内部结构

A100 GPU规格

流式多处理器(SMs) 108
总线程数 221,184
FP32性能 19.5 TFLOPS
内存带宽 1555 GB/s
L2缓存 40 MB

性能计算器

1410 MHz
108 SMs
理论带宽需求 9.75 TB/s
带宽比率 6.3x

GPU架构可视化

108
活跃SMs
221184
总线程数
19.5
TFLOPS

性能指标仪表板

实时GPU性能监控与分析

性能趋势分析

内存带宽分析

快速开始指南

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基础教程

从CUDA基础概念开始,逐步学习GPU编程的核心原理和最佳实践。

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代码实践

在交互式环境中编写和测试CUDA代码,实时查看性能分析结果。

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性能测试

比较不同GPU型号的性能,分析优化策略的效果。

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