1. 课程背景与GPU编程的重要性
CMU 11-868这门研究生课程聚焦大语言模型系统的全栈开发，其中GPU编程是核心基础技能。现代大语言模型的训练和推理都极度依赖GPU的并行计算能力，一个典型的GPT-3模型训练可能需要数千张GPU卡协同工作数月之久。因此，深入理解GPU编程原理对构建高效的大模型系统至关重要。
我在实际开发中发现，许多刚接触CUDA的程序员容易陷入两个极端：要么过度依赖高层框架（如PyTorch）而忽视底层原理，要么过度关注微观优化而忽略整体系统设计。本笔记将带你系统掌握GPU编程的关键概念，这些知识直接应用于后续的分布式训练、推理优化等高级主题。
2. CUDA编程核心概念解析
2.1 CUDA执行模型详解
CUDA采用分层执行模型，理解这个模型是写出高效GPU代码的基础：
- 网格(Grid)：最高层次的并行单位，包含多个线程块
- 线程块(Block)：共享同一块流多处理器(SM)的资源，块内线程可通过共享内存通信
- 线程(Thread)：最基本的执行单元，每个线程独立执行相同的指令流
这种设计使得GPU可以同时管理数万个线程的执行。以NVIDIA A100为例，其具有108个SM，每个SM最多支持2048个线程，理论最大并发线程数超过20万。
关键经验：线程块大小选择对性能影响巨大。经过多次测试，我发现对于计算密集型kernel，每个块128-256线程通常能获得最佳性能，而内存密集型操作可能需要更大的块（如512线程）。
2.2 内存管理实战技巧
CUDA内存管理看似简单，但隐藏着许多性能陷阱：
c复制// 典型的内存分配模式
float *d_array;
cudaMalloc(&d_array, N * sizeof(float));
// 更安全的内存分配写法
cudaError_t err = cudaMalloc(&d_array, N * sizeof(float));
if (err != cudaSuccess) {
printf("CUDA error: %s\n", cudaGetErrorString(err));
// 错误处理逻辑
}
常见内存问题排查清单：
- 检查cudaMalloc返回值
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