书籍深入
面向 LLM 的 CUDA
CUDA for LLMs
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。
- 分级
- 值得看
- 收录时间
- 2026-10-27
- 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
- 熟悉 C/C++ 的 AI 工程师
- 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
- 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。