CUDA基础编程：开启深度学习 GPU 加速之门
文章结尾有最新热度的文章，感兴趣的可以去看看。
本文是经过严格查阅相关权威文献和资料，形成的专业的可靠的内容。全文数据都有据可依，可回溯。特别申明：数据和资料已获得授权。本文内容，不涉及任何偏颇观点，用中立态度客观事实描述事情本身
文章有点长(字)，期望您能坚持看完，并有所收获。
如今，当我们谈到深度学习时，通常会将其实施与利用 GPU 来提高性能联系起来。图形处理器（GPU）最初设计用于加速图像、二维和三维图形的渲染。然而，由于 GPU 能够执行许多并行操作，其用途已扩展到深度学习等应用领域。
在深度学习模型中使用 GPU 大约始于 2000 年代中后期，2012 年 AlexNet 的出现使其变得非常流行。AlexNet 是由 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 设计的卷积神经网络，在 2012 年的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中获胜。这一胜利具有里程碑式的意义，因为它证明了深度神经网络在图像分类方面的有效性，以及使用 GPU 训练大型模型的有效性。
在这