cuda-training-series
cuda-training-series 是一套由美国能源部下属的橡树岭国家实验室（ORNL）和国家能源研究科学计算中心（NERSC）联合推出的 CUDA 编程学习资源。它主要面向希望掌握 GPU 加速计算技术的开发者与科研人员，旨在解决高性能计算领域中 CUDA 编程入门难、系统性强的高质量教材稀缺等痛点。
这套资源并非传统的软件库或运行框架，而是一个结构完整的培训课程合集，涵盖了从基础概念到高级优化技巧的全方位内容。通过配套的幻灯片讲义与官方讲座录像，学习者可以循序渐进地理解并行计算架构、内存管理策略以及内核优化方法。其独特亮点在于内容直接源自顶级超算中心的实战培训经验，不仅理论扎实，更紧密结合了大规模科学计算的实际应用场景，确保了知识的权威性与实用性。
无论是刚接触 GPU 编程的初学者，还是希望深化性能调优技能的专业工程师，都能从中获益。对于从事人工智能模型训练、科学模拟或数据分析的研究人员而言，cuda-training-series 提供了一条通往高效能计算的可靠路径，帮助用户充分利用 NVIDIA GPU 硬件潜力，提升代码执行效率。
使用场景
某高校超算中心的研究团队正致力于将传统气象模拟代码迁移至 GPU 平台，以加速大规模气候预测模型的运算效率。
没有 cuda-training-series 时
- 团队成员对 CUDA 内存模型理解碎片化，频繁出现因全局内存访问未合并导致的性能瓶颈，调试耗时极长。
- 缺乏系统性的优化策略指导，开发者只能依靠零散的博客文章试错，难以掌握多流并发与异步拷贝等高级技巧。
- 新人入职培训周期漫长，由于缺少权威的实战幻灯片和配套录屏，资深工程师需反复进行重复性基础讲解。
- 面对复杂的核函数启动配置，团队往往凭经验盲目调整块大小，导致显卡利用率长期低于 40%。
使用 cuda-training-series 后
- 借助 ORNL 和 NERSC 提供的系统化教材，团队快速掌握了内存合并访问原则，将核心计算模块的带宽利用率提升了 3 倍。
- 通过系列课程中关于并发执行的专业演示，开发人员成功引入多流技术，实现了数据传输与计算的有效重叠。
- 新成员直接利用仓库中的幻灯片和官方演讲录像自学，将上手时间从两周缩短至三天，释放了资深人力。
- 依据教程中的性能分析案例，团队科学地确定了最佳网格与块配置，使整体集群的 GPU 平均占用率稳定在 85% 以上。
cuda-training-series 通过提供权威且结构化的学习路径，将团队从低效的盲目试错中解放出来，显著加速了高性能计算应用的落地进程。
运行环境要求
未说明
未说明
快速开始
CUDA Training Resource
The materials in this repository accompany the CUDA Training Series presented at ORNL and NERSC.
You can find the slides and presentation recordings at https://www.olcf.ornl.gov/cuda-training-series/
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