深度解析GPU架构：AI工程师必读
• DeepMind团队详解GPU核心架构，重点剖析Streaming Multiprocessor（SM）与High Bandwidth Memory（HBM）在矩阵运算中的协同机制，揭示性能瓶颈与优化路径。
• 资源覆盖GPU从硬件设计到编程模型，提供系统视角，帮助理解为什么GPU能成为AI训练和推理的核心引擎。
• 适合AI顶尖团队和研究者，助力构建高效算力方案，推动模型扩展与推理效率提升。
• 融合多方权威资料，包括Modal的GPU术语全解，构建全面知识体系，便于快速掌握GPU技术细节。
• 关注未来趋势，GPU与专用AI硬件的演进与融合，助你前瞻布局算力基础设施。
• 理解GPU“只做高速数学计算”的本质，探索如何借助工具与算法优化计算效率，实现算力最大化。
深度理解GPU架构，远超表面知识，助力AI工程突破算力瓶颈，打造未来智能核心底座。
阅读原文🔗jax-ml.github.io/scaling-book/gpus/
更多资源🔗modal.com/gpu-glossary/readme
人工智能 GPU 深度学习 算力优化 AI研究
