推荐一个GPU编程学习与实践的宝藏网站

NVIDIA Accelerated Computing Hub 是 NVIDIA 在 GitHub 上发布的一个开源教育资源库，旨在为 GPU 加速计算提供学习材料和实践指南。该项目汇集了用户指南、教程、示例代码和最佳实践，适用于希望掌握 GPU 编程的开发者、研究人员和学生。

链接:https://github.com/NVIDIA/accelerated-computing-hub

该仓库的目标是创建一个“活跃的项目”，使文档、示例、优化方法和新功能能够快速、便捷地被用户访问和使用。无论您是初学者还是有经验的开发者，都可以在这里找到适合自己的学习材料。

仓库中包含多个子目录，覆盖从基础到进阶的多个主题，让我们一起来看看吧！

1. gpu-python-tutorial

这里提供 Python 与 GPU 编程的基础教程，包括 CPU 与 GPU 性能对比的 Jupyter Notebook 示例。

每一章节都有详细的介绍，小编看了一下，最新更新的内容还是在几个小时之内

2. gpu-cpp-tutorial

这里是一个专为学习 GPU 加速编程而设计的交互式教程集合，主要使用 C++ 和 CUDA 技术。这些教程以 Jupyter Notebook 的形式呈现，结合了理论讲解和实际代码示例，旨在帮助开发者从基础到高级系统地掌握 GPU 编程技能。

3. Accelerated_Python_User_Guide：

深入讲解如何在 Python 中实现加速计算的用户指南。该教程集合涵盖了以下主要内容：

• CPU 与 GPU 的比较：通过示例演示 CPU 和 GPU 在处理相同任务时的性能差异，帮助理解 GPU 加速的优势。
• Numba 的使用：介绍如何使用 Numba 将 Python 函数编译为高性能的机器码，实现 GPU 加速。
• pyNVML 库：讲解如何使用 pyNVML 库监控和管理 NVIDIA GPU 的资源。
• CUDA 数组接口：探讨 CUDA 数组接口的使用方法，促进与其他库的集成。
• CuPy 库：介绍 CuPy 库的功能，展示如何使用其进行高效的 GPU 数值计算。
• cuDF 与 cuML：讲解如何使用 cuDF 进行 GPU 加速的数据处理，以及使用 cuML 进行机器学习任务。
• 多 GPU 与 Dask 的集成：展示如何结合 Dask 实现多 GPU 的并行计算，提升计算效率

4. learning-pytorch：。

是一个为初学者设计的 PyTorch 学习路径指南。该 Jupyter Notebook 旨在帮助学习者系统地掌握 PyTorch 的核心概念和实践技能，特别是在 GPU 加速计算方面的应用。

5. gtc/spring_2025/talks：

收录了 2025 年春季 GTC（GPU 技术大会）相关的演讲材料。

大家不妨去看看这个指南，它能帮你建立完整的知识体系。有时候我们深陷细节难以自拔，这个指南就像无人机全景图，能让你看清全貌。