官方文档与教程 NVIDIA官方网站：
提供了CUDA Toolkit的下载，其中包含详细的用户手册、编程指南以及示例代码。这些资源能够帮助你了解CUDA的基本概念、编程模型以及最佳实践。
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CUDA C++编程入门：官方的编程指南，详细介绍了CUDA的架构、编程模型、API等核心概念，是学习CUDA编程的基础。
CUDA C++最佳实践指南：主要关注如何解决性能瓶颈，介绍了纹理内存、zeroCopy、控制流等优化技术。
书籍 《CUDA by Example》：作者曾是NVIDIA的高级工程师，书中通过实际的例子介绍了CUDA编程的基础知识和技巧，有中文版《GPU高性能编程-CUDA实战》。
《CUDA C编程权威指南》：经典的CUDA编程书籍，详细讲解了CUDA的编程技巧、优化方法以及实际应用。
《The CUDA Handbook》：对Host Memory和CPU和GPU之间的交互原理写得非常详细，弥补了CUDA官方文档这方面的不足。
个人博客与教程网站 谭升的博客：对很多CUDA基本概念进行了总结，有对应的开源代码。
CUDA编程入门系列：有6篇文章，讲了一步步优化的方法，适合入门。
CUDA编程系列：虽然有点老，但还是有很多东西可以快速过一遍。
开源项目与代码 DeepSpeed：微软开源的深度学习分布式训练加速引擎，包含CUDA编程的实践。
Karpathy的llm.c：写得非常好的项目，可以帮助理解CUDA编程。
LightSeq：字节跳动开源的生成模型推理加速引擎，支持多种模型，速度很快。
视频教程与在线课程 NVIDIA官方的视频教程：定期发布CUDA相关的技术博客、视频教程以及在线课程，帮助更深入地了解CUDA的特性和应用。
Udacity的CS344课程：介绍并行编程，包括CUDA编程的基础知识和实践。
社区与论坛 NVIDIA官方开发者社区：可以在这里发布问题、寻求帮助，与其他CUDA开发者进行深入的交流。
Stack Overflow：有大量的CUDA编程相关的问题和答案，是解决问题的好去处。
Reddit的CUDA板块：聚集了大量CUDA领域的专家与爱好者，可以在这里获取最新的技术动态和交流心得。
