# 面向 LLM 的 CUDA

- 原标题：CUDA for LLMs
- 类型：书籍
- 来源：Manning
- 发布时间：2026-10-15
- 首次精选：2026-10-27 16:17
- 分级：值得看
- 学习层级：深入
- 主题：[decoding-acceleration](<https://oplearnx.com/md/topics/decoding-acceleration.md>)（第 13 位）、[inference-hardware-memory](<https://oplearnx.com/md/topics/inference-hardware-memory.md>)（第 19 位）、[model-serving-compute](<https://oplearnx.com/md/topics/model-serving-compute.md>)（第 32 位）
- 原文链接：[https://manning.com/books/cuda-for-llms](<https://manning.com/books/cuda-for-llms>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_9cfa21f623e6](<https://oplearnx.com/resources/pk_9cfa21f623e6>)

## 摘要

这是 Manning Publications 出版的书，作者 Elliot Arledge，出版日期 2026-10-15，408 页，ISBN 9781633434899，主题词为数据科学与深度学习。简介称其讲解在 CUDA 生态中从编写第一个 kernel 到实现 Flash Attention 等高级 LLM 特性，包括用 Nsight Compute 做性能剖析与瓶颈定位，并针对最新 NVIDIA 硬件讲解 CUDA 基础。适合想从 GPU 编程层面优化大模型、需要实操 kernel 开发的 AI 工程师阅读。

## 概览

- 难度：进阶
- 语言：英文
- 规模：408 页
- 费用：付费
- 动手：56 个内核 · 配套代码

## 学完你能

- 从第一个 kernel 起步，在 CUDA 生态中编写并运行 GPU 内核。
- 用 Nsight Compute 做性能剖析，定位瓶颈并解释每项优化为何有效。
- 实现 Flash Attention 等 LLM 高级特性相关内核。
- 通过 PyTorch C\+\+ 扩展流程把自定义内核集成进模型。
- 利用 Ampere、Hopper、Blackwell 等 NVIDIA GPU 高级特性。
- 从零构建反向传播，最终实现单文件 MNIST 多层感知机。

## 适合你吗

- 适合：熟悉 C/C\+\+ 的软件工程师
- 适合：熟悉 C/C\+\+ 的 AI 工程师
- 适合：希望从零学习 CUDA 并面向 LLM 内核优化的人
- 暂不适合：不熟悉 C/C\+\+ 的读者
- 暂不适合：只想用高层框架、不打算写 GPU 内核的读者
- 需要先会：需要熟悉 C/C\+\+，无需 CUDA 经验。

## 本书特点

- 内容侧重：CUDA 内核编写与性能剖析，面向 transformer/LLM 算子优化。
- 练习与项目：书中含 56 个可用的内核、配套源码（含 GitHub），并练习用 Nsight Compute 剖析瓶颈；未说明作业或考试安排。
- 费用说明：需购买电子书（原价 55.99 美元，现价 27.99 美元）或纸质书（含电子书，原价 69.99 美元，现价 34.99 美元），或通过 Manning 订阅获取；Pro 24.99 美元/月、Lite 19.99 美元/月。页面未说明证书。

---
来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）