本部分聚焦 CUDA C++、系统性能优化、分布式训练工程和架构选型。它是从 Triton 走向更底层 CUDA 与系统边界的独立章节。
这条主线可以概括为 CUDA Kernel -> System Optimization -> Distributed Engineering -> Architecture Trade-off。
- 整体定位：GPU-required
- 完整体验：需要 NVIDIA GPU，推荐 Linux + CUDA
- 代码审计结果：本章直接面向 CUDA kernel、通信、系统优化和架构选型
- 阅读说明：可以先阅读文本，但完整验收需要 GPU 会话
| 学习组 | 题目范围 | 主题 | 难度 |
|---|---|---|---|
| 4.1: CUDA 编程基础 | 15-16 | Custom Kernel / Shared Memory | Hard |
| 4.2: 系统级性能优化 | 17-18 | Streams / Graph / JIT | Hard |
| 4.3: 分布式训练工程 | 19-20 | 通信原语 / ZeRO & Offload | Very Hard |
| 4.4: 架构视野 | 21-22 | 技术选型 / TCO | Very Hard |
如果你还没有完成 Triton 主线，建议先完成 Part 3 的 01-14 再回来继续 Part 4。