咱今天就来聊一下那神奇的 CUDA加速深度学习训练优化。那 CUDA 到底是啥？简单说它就是 推出的并行计算平台和编程模型，能借助 GPU 的并行处理能力，来加速深度学习训练的过程，忒实用
下面咱给它拆解拆解哈：
1. 运用 AI 来生成CUDA 内核呢：最近斯坦福大学的研究团队可有大成果！他们用 AI 意外就能生成性能超强的 CUDA 内核，比人类专家优化的都厉害好多！在 L40S GPU 上一测，多种深度学习操作性能提升显著，最高能到 484.4%，简直太牛！在 级测试里，对矩阵乘法、二维卷积、 和层归一化这些操作，AI 生成的内核都表现超级棒。就说（FP32） ，性能达到 torch. 的 101.3%； 性能达到 torch.nn. 的 179.9%； 性能更是逆天到 484.4%，这实力远超传统人工优化，有木有！
2. 独特的优化方法哈：研究团队没采用传统的像啥“爬坡算法” 来优化，而是增加了类似“思考”的语言推理步骤。也就是先用自然语言整出优化思想，再转化成新代码变体，这就能让搜索过程更具多样性，还能避免掉坑里
接着再用问答的形式补充补充
问：AI 内核生成优势和传统内核对比咋样？答：AI 内核优势大了去！刚刚也说了，性能提升不是一点点，传统内核在它面前表现就普通一些，而且 AI 内核摆脱了传统的束缚，想出来的优化办法可是多种多样的
问：用这方法耗时和传统比？答：这方法虽然增加了语言推理步骤，不过考虑到最终强大的性能提升，其实综合性价比可比传统的高多，从长久和整体提升效果来看，这点时间浪费值值值！
问：那除了刚刚说的操作，能用在别的操作上不？答：要说这AI 生成内核，虽然是在矩阵乘法、二维卷积这些操作测试出来效果好，但其实它内核生成比较灵活的，很多深度学习基础操作都有戏可以试试看用它来优化
说实话我个人觉得这个 CUDA 加速深度学习训练优化里，用 AI 生成内核这方法很不错，有着巨大的潜力，相信以后在深度学习领域肯定还能大放光彩的，说不准还会带来更多更牛的突破真是很值得期待。
