手撕CUDA算子：高频面试题汇总~

主要观点总结

本文介绍了CUDA算子手撕的相关知识，包括不同算子的实现和优化策略，如elementwise、reduce、transpose、sgemm、gemv和softmax_matrix等，并提供了相应的源代码。文章还包含了对于如何准备CUDA编程面试的建议，如使用向量化访存、选择合适的block_size和grid_size，以及避免bank conflict等。

关键观点总结

关键观点1: CUDA算子手撕的重要性

随着秋招的开始，很多同学正在寻找与高性能计算（HPC）相关的岗位，因此掌握CUDA算子手撕的知识对于面试至关重要。

关键观点2: 算子类型及实现

文章涵盖了多种CUDA算子，如elementwise、reduce、transpose、sgemm、gemv和softmax_matrix，并提供了从naive到优化的实现。

关键观点3: 面试准备建议

文章建议通过向量化访存、选择合适的block_size和grid_size，以及避免bank conflict等方式来准备CUDA编程面试。

关键观点4: 源代码的提供

文章提供了多个CUDA算子的源代码，如elementwise、reduce、transpose、sgemm、gemv和softmax_matrix，方便读者参考和练习。

关键观点5: 拓展应用

文章介绍了如何利用类似gemv的思路拓展到对矩阵的每一行求softmax，以及如何使用warp shuffle进行性能优化。

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