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围绕 CUDA 存算重叠、异步数据传输、CUDA Graph 与多 GPU 协同，梳理 GPU 系统级优化方法。
从并行计算、GPU 硬件和 SIMT 模型开始认识 CUDA 编程。
从 GEMM、分块和 Warptiling 出发，理解 CUDA 中的访存优化。
用 Roofline 模型和访存分析理解 CUDA 内核的性能瓶颈。
从 GPU 内存层次、原子操作到多种并行规约优化方法。
梳理 CUDA 存储层级、线程组织和向量规约的基本实现。
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