当 Go 遇上 GPU：用 CUDA 释放千倍算力的实战指南
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原文中文，约8700字，阅读约需21分钟。
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内容提要
本文介绍了如何将CUDA与Go语言结合，以实现高性能计算。通过Sam Burns的演讲，展示了GPU在并行计算中的优势，特别是在矩阵乘法示例中，强调了Go语言处理大规模数据的潜力。
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关键要点
- 高性能计算和GPU编程传统上是C++开发者的领域，Go语言在GPU计算方面的应用较少。
- Sam Burns在GopherCon 2025上展示了Go与CUDA结合的可能性，强调了GPU在并行计算中的优势。
- GPU拥有成千上万个核心，适合处理大规模并行任务，如图形处理、AI模型推理和科学计算。
- 通过Go语言集成CUDA，可以实现CPU负责逻辑，GPU负责算力的分工。
- CUDA编程模型将计算任务分解为线程、块和网格三个层级，理解这些概念对编写高效代码至关重要。
- GPU的内存架构复杂，寄存器和共享内存的高效利用是优化CUDA程序的关键。
- 通过CGO，Go程序可以调用CUDA内核，实现矩阵乘法的并行计算。
- 性能优化的关键在于减少数据传输和利用共享内存。
- PureGo库提供了一种无缝集成CUDA的方式，避免了CGO带来的编译速度慢和工具链依赖问题。
- Go与GPU的结合为高性能计算打开了新的可能性，适合处理计算密集型任务。
