第一阶段：基础知识准备

1.1 计算机体系结构基础

核心内容：

✅ CPU架构基础
- 流水线技术
- 乱序执行
- 分支预测
- 多发射技术
✅ GPU架构基础
- SIMD vs SIMT架构
- Warp/Thread Block概念
- GPU内存层次
- 并行计算模型
✅ 缓存层次结构
- L1/L2/L3缓存
- 缓存一致性协议（MESI、MOESI）
- 缓存替换策略
✅ 内存系统
- 虚拟内存
- 内存映射
- 内存带宽与延迟
✅ 总线与互联网络
- PCIe总线
- 片上网络（NoC）
- 一致性互联

学习资料：

📚 必读：《Computer Architecture: A Quantitative Approach》（第6版）
- 第1章：Fundamentals of Quantitative Design and Analysis
- 第2章：Memory Hierarchy Design
- 第4章：Data-Level Parallelism in Vector, SIMD, and GPU Architectures
📺 视频：YouTube - "Computer Architecture" by David Wentzlaff（普林斯顿大学）
🌐 在线课程 ：https://www.coursera.org/learn/comparch
📖 中文推荐：《深入理解计算机系统》（CSAPP）- 第6章存储器层次结构

实践建议：

绘制CPU和GPU架构对比图
实现简单的缓存模拟器
阅读Intel/AMD/NVIDIA架构白皮书

1.2 C++/Python编程基础

核心内容：

✅ C++面向对象编程
- 类与对象
- 继承与多态
- 模板与STL
- 智能指针
✅ Python脚本编写
- 基础语法
- 文件操作
- 正则表达式
- 数据处理（pandas, numpy）
✅ SCons构建系统
- SConscript语法
- 依赖管理
- 多架构编译
✅ 指针与内存管理
- 动态内存分配
- 内存泄漏检测
- 性能优化

学习资料：

📚 C++ ：《C++ Primer》（第5版）
- 第1-10章：基础语法
- 第12-16章：面向对象
- 第17-19章：模板与泛型
📚 Python：《Python Crash Course》或官方文档
🌐 SCons ：https://docs.scons.org/
📺 视频：YouTube - "Python for Beginners" by freeCodeCamp

1.3 CUDA编程基础

核心内容：

✅ CUDA线程层次
- Grid/Block/Thread组织
- 线程索引计算
- 线程同步
✅ CUDA内存层次
- Global Memory
- Shared Memory
- Local Memory
- Constant/Texture Memory
✅ CUDA编程模型
- Kernel函数
- Host/Device数据传输
- 流（Stream）与事件（Event）
✅ 性能优化
- 内存合并访问
- 共享内存使用
- warp发散避免

学习资料：

📚 官方必读 ：《CUDA C Programming Guide》
- 第2章：Programming Model
- 第3章：Programming Interface
- 第5章：Performance Guidelines
🌐 官方资源 ：https://developer.nvidia.com/cuda-zone
📺 视频：YouTube - "CUDA Programming" by NVIDIA
📖 实践书籍：《CUDA by Example》by Jason Sanders

代码示例：

复制代码

// CUDA Hello World
#include <stdio.h>

__global__ void helloKernel() {
    printf("Hello from GPU thread %d\n", threadIdx.x);
}

int main() {
    helloKernel<<<1, 5>>>();
    cudaDeviceSynchronize();
    return 0;
}

// 矩阵乘法示例
__global__ void matrixMul(float* A, float* B, float* C, int N) {
    int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    
    if (row < N && col < N) {
        float sum = 0;
        for (int k = 0; k < N; k++) {
            sum += A[row * N + k] * B[k * N + col];
        }
        C[row * N + col] = sum;
    }
}

实践建议：

安装CUDA Toolkit（建议11.x版本）
运行CUDA Samples中的示例
实现简单的并行算法（向量加法、矩阵乘法）