**CUDA 矩阵乘法优化：从朴素实现到接近 cuBLAS 性能**

_CUDA Matrix Multiplication Optimization: From Naive to Near-cuBLAS_

> 本文通过 9 个交互式可视化步骤，详细拆解了 CUDA 矩阵乘法从朴素实现到接近 cuBLAS 库性能的优化过程。文章指出，尽管矩阵乘法是 GPU 计算的核心，但朴素算法因内存访问模式不当，仅能达到理论峰值的 1.3%。通过优化全局内存合并、共享内存复用及寄存器级数据复用等六个阶段，可将性能提升至理论峰值的 93.7%，帮助读者深入理解高性能 GPU 内核的设计原理。

**来源信息**
- **来源**：Hacker News：AI 热帖
- **分类**：ai-products
- **发布时间**：2026-10-16 22:03（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://www.abhik.ai/articles/cuda-matrix-multiplication-optimization)