how-to-optim-algorithm-in-cuda

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

• 可用的 NVIDIA GPU 与 CUDA 环境（README 内容围绕 CUDA kernel、PTX ISA、CUTLASS/CuTe）
• Git 命令（用于克隆仓库，README 未提供其他获取方式）
• 部分内容涉及 PyTorch 与 Triton（pytorch/、triton/ 目录）
• 本地编译运行各目录示例所需的基础 CUDA 工具链

安装与启动步骤

1. 1克隆仓库

   README 未给出安装命令，第一步只能从 GitHub 拉取源码与笔记；请确保本机已装 git。

   git clone https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda.git

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2. 2进入仓库目录

   切换到克隆下来的仓库根目录，后续所有目录浏览都在此进行。

   cd how-to-optim-algorithm-in-cuda

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3. 3查看仓库结构

   对照 README 的 Repository Map，确认各主题目录是否存在。

   ls

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4. 4浏览 CUDA kernel 示例

   cuda-kernels/ 内含 reduce、softmax、elementwise、GEMV、indexing、atomic add、upsampling、linear attention 手写 kernel。

   cd cuda-kernels

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5. 5查看 CUTLASS/CuTe 笔记

   cutlass/ 目录包含 GEMM、TMA、WGMMA、swizzling 与指令级材料。

   cd cutlass

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6. 6查看 Triton 示例

   triton/ 目录包含 Triton kernel、PyTorch 互操作示例与 meetup 笔记。

   cd triton

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7. 7查看 LLM 优化笔记

   large-language-model/ 目录收录 LLM 服务、训练与系统优化笔记。

   cd large-language-model

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如何确认成功

README 未提供启动命令；成功克隆后能在仓库根目录看到 cuda-kernels/、cutlass/、triton/、large-language-model/ 等目录即说明获取完整。

常见问题

注意事项

• README 未给出任何安装、编译或运行命令，本教程步骤仅为克隆与目录浏览，未做任何推测性补充。
• deprecated/ 目录是保留的旧材料，仅供查阅参考。
• 仓库内容在持续整理，主题集中在 CUDA kernel、LLM 推理优化与 AI 基础设施。
• 各子目录（cuda-kernels、cutlass、triton 等）的具体构建方式需以目录内说明为准。