CUDA 编程相关的开源库

        CUDA 编程相关的开源库非常丰富，涵盖了高性能计算、深度学习、图像处理、线性代数、优化算法等多个领域。

1. 通用 GPU 计算库

• CUDA Toolkit (NVIDIA官方):
  包含 CUDA 运行时库、编译器（nvcc）、调试工具（cuda-gdb、Nsight）、数学库（如 cuBLAS、cuFFT）等。
  🔗 CUDA Toolkit - Free Tools and Training | NVIDIA Developer

• Thrust:
  CUDA 的 C++ STL 风格模板库，提供高性能的并行算法（如排序、归约、扫描）。
  🔗 https://github.com/NVIDIA/thrust

• Kokkos:
  跨平台的并行编程模型，支持 CUDA、HIP、OpenMP 等，适合科学计算。
  🔗 https://github.com/kokkos/kokkos

• ArrayFire:
  高性能通用 GPU 计算库，支持 CUDA/OpenCL，提供易用的数组操作接口。
  🔗 https://arrayfire.com

2. 线性代数与数学运算

• cuBLAS/cuSOLVER/cuSPARSE:
  NVIDIA 官方库，提供 BLAS、LAPACK、稀疏矩阵运算等。
  🔗 cuBLAS | NVIDIA Developer

• MAGMA:
  混合 CPU-GPU 的线性代数库，支持密集矩阵运算。
  🔗 MAGMA

• CUTLASS:
  NVIDIA 的高性能 CUDA 矩阵乘法库，用于自定义深度学习内核优化。
  🔗 https://github.com/NVIDIA/cutlass

• cuTensor (用于张量计算):
  针对量子计算和科学计算的张量操作库。
  🔗 cuTENSOR | NVIDIA Developer

3. 深度学习与神经网络

• cuDNN:
  NVIDIA 的深度学习加速库（闭源但免费）。
  🔗 CUDA Deep Neural Network (cuDNN) | NVIDIA Developer

• TensorRT:
  NVIDIA 的高性能深度学习推理库（部分开源）。
  🔗 https://github.com/NVIDIA/TensorRT

• OpenAI Triton:
  用于编写高效 GPU 内核的 Python DSL，支持 CUDA 后端。
  🔗 https://github.com/openai/triton

4. 图像与信号处理

• NPP (NVIDIA Performance Primitives):
  提供图像和信号处理的 CUDA 加速函数。
  🔗 NVIDIA Performance Primitives (NPP) | NVIDIA Developer

• OpenCV with CUDA:
  OpenCV 的 CUDA 模块（cv::cuda），支持图像处理加速。
  🔗 https://opencv.org

• cuFFT:
  NVIDIA 的快速傅里叶变换库。
  🔗 cuFFT | NVIDIA Developer

5. 并行算法与数据结构

• CUB:
  CUDA 的底层并行原语库（如块级排序、归约）。
  🔗 https://github.com/NVIDIA/cub

• Gunrock:
  面向图的 GPU 计算框架。
  🔗 https://github.com/gunrock/gunrock

• moderngpu:
  高性能 GPU 排序、搜索等算法的模板库。
  🔗 https://github.com/moderngpu/moderngpu

6. 调试与性能分析

• Nsight Tools:
  NVIDIA 的性能分析工具（集成在 CUDA Toolkit 中）。
  🔗 Nsight Systems | NVIDIA Developer

• CUDA-MEMCHECK:
  内存错误检测工具。
  🔗 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-memcheck

• nvprof/nv-nsight-cu:
  命令行和图形化性能分析工具。

7. 其他工具与框架

• RAJA:
  类似 Kokkos 的并行编程抽象层，支持 CUDA。
  🔗 https://github.com/LLNL/RAJA

• SYCL (通过 DPC++ 或 hipSYCL):
  跨平台异构编程框架，部分实现支持 CUDA 后端。
  🔗 https://github.com/illuhad/hipSYCL

• Alpaka:
  跨平台的并行内核抽象库。
  🔗 https://github.com/alpaka-group/alpaka

8. 社区与学习资源

• CUDA Samples:
  NVIDIA 官方示例代码（GitHub 或 CUDA Toolkit 自带）。
  🔗 https://github.com/NVIDIA/cuda-samples

• Awesome CUDA:
  整理的 CUDA 资源列表。
  🔗 https://github.com/Erkaman/awesome-cuda

选择建议

• 科学计算：MAGMA + Thrust + cuBLAS

• 深度学习：cuDNN + TensorRT + Triton

• 图像处理：OpenCV + NPP

• 快速开发：ArrayFire 或 Thrust