学习CUDA需要什么基础？

学习 CUDA，建议具备以下几方面的基础，会更容易上手：

1. 编程语言基础

• 熟悉 C/C++，因为CUDA扩展自C语言，核心语法和调用方式与C/C++高度相似。

• 如果只会Python，也可以先通过 Numba 或 CuPy 接触CUDA加速，但想深入一定要补C/C++。

2. 并行计算思维

• 理解 线程（Thread）、块（Block）、网格（Grid） 的概念。

• 明白什么是 并行 vs 串行 运算。

• 掌握基本的 内存管理（寄存器、共享内存、全局内存等）。

3. 数学与算法

• 基本的 线性代数（矩阵运算是GPU计算的核心）。

• 基本的 概率与统计（做AI、机器学习时会遇到）。

• 算法思维：能把问题拆解成 大量可并行的小任务。

4. 硬件与系统知识

• 知道 CPU和GPU的区别。

• 了解GPU架构（流处理器、显存、带宽）。

• 会在Linux或Windows下搭建CUDA开发环境（驱动、CUDA Toolkit、cuDNN等）。

5. 工具与生态

• 熟悉 CUDA Toolkit（编译器 nvcc、调试工具）。

• 会用 NVIDIA Nsight 或 nvprof 进行性能调优。

• 如果做深度学习，要熟悉 TensorFlow/PyTorch 等框架里的CUDA加速接口。

如果你是零基础，建议路线是：

1. 先学C/C++ →

2. 理解并行计算的思想 →

3. 安装CUDA环境跑官方例程 →

4. 学习常用库（cuBLAS、cuDNN） →

5. 应用到实际项目。