LeetCUDA｜CUDA编程与深度学习算子优化学习题库

LeetCUDA 是一个开源的 CUDA 编程与深度学习算子优化学习仓库，同时兼具题库性质。据原始简介，它包含从基础到高级主题的 200 多个 Kernel 实现，其中提到 FlashAttention-2 等较新的算子方向，并提供 PyTorch 绑定，便于在深度学习框架中调用和对照学习。

适用人群：想入门 CUDA 编程的开发者、需要理解深度学习算子底层实现的工程师、准备 GPU 性能优化相关面试或课程的学生，以及希望对照实现学习算子优化的研究者。

已知能力（据原始简介）：

• 覆盖从基础到高级的 CUDA 编程主题；
• 提供 200 多个 Kernel 实现，可作为练习与参考；
• 包含 FlashAttention-2 等进阶内容；
• 提供 PyTorch 绑定，方便与框架结合使用。

使用步骤（一般性流程，具体以仓库文档为准）：

1. 访问仓库，阅读目录结构与学习路线说明；
2. 准备带 NVIDIA GPU 的机器与 CUDA 工具链，按文档安装依赖；
3. 从基础 Kernel 开始动手编译运行，理解线程与内存模型；
4. 进阶到优化类算子，对照实现分析性能取舍；
5. 通过 PyTorch 绑定在框架中验证结果。

限制与待核查项：各 Kernel 的完整度、可运行性与配套讲解详略未逐项核验，使用前需自行测试；运行需要 NVIDIA GPU 与相应 CUDA 版本，具体版本要求待核查；仓库许可证需查阅独立许可文件；不同 GPU 架构下的实际性能表现未在资料中给出，不宜预设优化收益。

总体而言，它适合当作练习与参考材料，而不是开箱即用的加速库。

来源与使用边界

原始入口：https://github.com/xlite-dev/LeetCUDA

整理来源：https://github.com/ikaijua/Awesome-AITools

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