最近因为项目需要，入坑了CUDA，又要开始写很久没碰的C++了。对于CUDA编程以及它所需要的GPU、计算机组成、操作系统等基础知识，我基本上都忘光了，因此也翻了不少教程。这里简单整理一下，给同样有入门需求的同学们参考一下。
官方文档及书籍
英文好、时间充裕的同学可以精读官方文档或者著作。
NVIDIA CUDA C++ Programming Guide
地址：
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html
这是英伟达官方的CUDA编程教程，但是我英文一般，简单过了一遍之后感觉很多细节没讲，有一定的跳跃性，所以我看完还是很朦胧。
CUDA C++ Best Practices Guide
地址：
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html
这也是英伟达官方的CUDA编程教程，不过侧重点在实践方面，比如如何编程才能最大化利用GPU特性提升性能，建议基础打好之后再来看这个。
CUDA C编程权威指南
这么经典的书就不用我多说了，英文原版叫《Professional CUDA C Programming》，pdf地址在下面，如果打开比较慢的可以后台回复【cuda】获取pdf文件：
http://www.hds.bme.hu/~fhegedus/C++/Professional%20CUDA%20C%20Programming.pdf
个人博客
像我这种英文差、想快速入门的只能找找中文博客看看了，还是找到不少非常奈斯的教程的。
谭升的博客（强推！！！）
地址：
https://face2ai.com/program-blog/#GPU编程（CUDA）
这是我最近发现的又一个宝藏博主，看完他的GPU编程系列教程后感觉豁然开朗，很多底层的原理和细节都通彻了，强烈安利！
他在github还开源了教程对应的示例代码：
https://github.com/Tony-Tan/CUDA_Freshman
CUDA编程入门极简教程
地址：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/34587739
速览即可，看完就会写最简单的CUDA代码了。
《CUDA C Programming Guide》(《CUDA C 编程指南》)导读
地址：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/53773183
这是NVIDIA CUDA C++ Programming Guide和《CUDA C编程权威指南》两者的中文解读，加入了很多作者自己的理解，对于快速入门还是很有帮助的。但还是感觉细节欠缺了一点，建议不懂的地方还是去看原著。
CUDA编程入门系列
地址：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/97044592
这位大佬写了六篇，主要是通过一个简单的加法的例子，一步步讲了CUDA优化的若干种方法，拿来上手实践一下还是很棒的。
CUDA编程系列
地址：
https://blog.csdn.net/sunmc1204953974/article/details/51000970
这个系列写的也是很全了，十几篇，建议快速通读一下。
开源代码
有很多的CUDA源码可以供我们慢慢学习，我这就简单给几个典型的Transformer系列的加速代码了。
LightSeq
地址：
https://github.com/bytedance/lightseq
这是字节跳动开源的生成模型推理加速引擎，BERT、GPT、VAE等等全都支持，速度也是目前业界最快的之一。
FasterTransformer
地址：
https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/tree/master/FasterTransformer
这是英伟达开源的Transformer推理加速引擎。
TurboTransformers
地址：
https://github.com/Tencent/TurboTransformers
这是腾讯开源的Transformer推理加速引擎。
DeepSpeed
地址：
https://github.com/microsoft/DeepSpeed
这是微软开源的深度学习分布式训练加速引擎。
我mentor说，不需要看这些，然后甩给了我20行代码，说看懂了就行了。结果我看懂了，门还是没开QAQ，所以建议还是看看底层一些的原理，加深自己的理解，特别是我强推的那篇博客。
