CUDA-Samples 教程三步跑通你的第一个 GPU 程序【免费下载链接】cuda-samplesSamples for CUDA Developers which demonstrates features in CUDA Toolkit项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cu/cuda-samplesCUDA-Samples 是 NVIDIA 官方维护的 CUDA 编程示例集把向量加法、矩阵乘法、并行归约、性能调优都整理成可运行的示例每个示例配 README帮你一步步看懂 GPU 程序怎么写。项目速览维度说明项目定位CUDA 官方示例集覆盖运行时 API、驱动 API、CUDA 生态库与性能优化适合谁用GPU 编程入门者、想把 CPU 计算迁到 GPU 的工程师、Python 开发者核心能力十个分类的 C 示例从入门到进阶外加一套基于 cuda.core 的 Python 示例上手门槛装好 CUDA Toolkit 和 CMake 3.20三条命令完成构建它替你解决了什么官方文档学习曲线陡。《CUDA Programming Guide》篇幅很长一口气读完很难消化多数人卡在内核怎么启动、数据怎么传这种基础问题上。项目把这些知识点拆成可运行示例一个示例一份 README 加几百行代码边读代码边查文档效果比啃手册直观。优化做没做对没法判断。共享内存到底快多少访存模式有没有影响这类问题没有真实数据回答不了。6_Performance 系列把不同策略的实现并列对照输出直接给出速度差优化结论变成数字而不是感觉。Python 开发者被迫转 C。习惯写脚本的人想学 GPU 加速得先过一遍 C 工具链。python/1_GettingStarted/vectorAdd/ 这类示例复用与 C 相同主题用 cuda.core 编写在 Python 环境就能跑 GPU 内核。核心能力拆解向量加法示例写出你的第一个 GPU 程序cpp/0_Introduction/vectorAdd/ 是全项目的入门示例两个向量逐元素相加代码完整走过分配显存→拷贝数据→启动内核→拷回结果→校验全流程。读一遍它就掌握了 CUDA 程序的骨架同目录的 matrixMul 再进一步引入共享内存优化。并行归约聚合类计算的参考实现归约把长数组求和、求最大等聚合为一个结果是 GPU 上最典型的模式。cpp/2_Concepts_and_Techniques/reduction/ 把共享内存、warp 级 shuffle 指令、硬件归约指令、协同组几种实现并列对比性能。你如果做聚合、统计类计算从它出发写自己的内核是最快的路径。性能对照用数据说话优化效果cpp/6_Performance/ 是项目的基准区transpose 用多版本矩阵转置对照缓存友好访存的效果alignedTypes 直接测对齐与非对齐结构的吞吐差UnifiedMemoryPerf 比较不同内存类型和传输方式。跑一遍哪些优化真正有效一目了然。上手三步走环境准备安装对应平台的 CUDA Toolkit当前版本支持到 CUDA 13.3确认 CMake 为 3.20 及以上Linux 上可直接用包管理器装 cmake。首次运行克隆仓库后按顺序执行即可编译全部示例git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/cu/cuda-samples cd cuda-samples mkdir build cd build cmake .. make -j$(nproc)构建完成后进入 build 目录下对应示例目录运行可执行文件例如跑 vectorAdd终端会输出结果校验的 Pass 信息。进阶探索不想编译 C 可以直接跑 Python 示例进入 python 下的示例目录安装 requirements.txt 里的依赖后运行脚本。需要全量回归时用根目录的 run_tests.py 配合 test_args.json 配置跑全部示例它会汇总成功与失败清单。效果如何验证先跑 deviceQuery确认你的 GPU 型号、显存、计算能力都正确显示失败了说明是环境问题而不是示例问题。多数示例内置 CPU 对照校验看终端的 Pass/Failed 判定以及 GPU 实现的耗时输出。跑 transpose 示例对比各版本实现的耗时差这是优化有效的直观数据。升级驱动或 Toolkit 后重跑一次 run_tests.py确认失败清单为空。常见疑问需要先把 CUDA Programming Guide 读完吗不需要。先让 deviceQuery 和 vectorAdd 跑通确认环境再边跑示例边查手册遇到不懂的概念回查对应章节即可。能只构建我关心的示例吗可以。每个子目录都是独立 CMake 工程直接在示例目录下 cmake 加 make 即可省掉整库编译时间。支持较新的 GPU 架构和多卡吗构建脚本一次性编译 SM 7.5 到 12.0 的多套架构simpleP2P、simpleMultiGPU 提供了多卡场景的现成示例。写在最后CUDA-Samples 的价值在于每个知识点都有可运行的实现目录结构本身就是一条学习路线。建议克隆https://gitcode.com/GitHub_Trending/cu/cuda-samples构建通过后先跑 vectorAdd 确认环境再读 reduction 理解优化手法。【免费下载链接】cuda-samplesSamples for CUDA Developers which demonstrates features in CUDA Toolkit项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cu/cuda-samples创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考