# RESOURCES — CUDA 课程外部资源清单

编写课程时参考并核验过的高质量外部资源。每一条都标注了信任度（高/中）和主要覆盖的知识点。

## 官方文档

1. **NVIDIA CUDA C++ Programming Guide** — https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/
   - 信任度：高。NVIDIA 旗舰文档。
   - 覆盖：执行模型、内存层次、stream、graph、PTX 等全部主题。

2. **NVIDIA: An Even Easier Introduction to CUDA** — https://developer.nvidia.com/blog/even-easier-introduction-cuda/
   - 信任度：高。官方博客。
   - 覆盖：`__global__`、执行配置、全局索引公式、grid-stride loop。

3. **NVIDIA: CUDA Refresher: The CUDA Programming Model** — https://developer.nvidia.com/blog/cuda-refresher-cuda-programming-model/
   - 信任度：高。官方博客。
   - 覆盖：三层层级、1024 上限、3D 内建变量、block 独立性。

4. **NVIDIA: Warp Level Subgroup Functions and Sync** — https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/#simt-architecture
   - 信任度：高。
   - 覆盖：warp、SIMT、Volta+ 独立线程调度。

## Triton

5. **Triton 官方文档** — https://triton-lang.org/
   - 信任度：高。Triton 项目主页文档。
   - 覆盖：Triton 编程模型（program/block/pointer）、语言语法、Python API。

6. **Triton: An Intermediate Language and Compiler for Tiled Neural Network Computations** — Philippe Tillet et al., MAPS 2019
   - 信任度：高。Triton 原始论文。
   - 覆盖：为何要设计块级抽象、编译器如何自动处理访存合并与共享内存。

## Liger-Kernel

7. **Liger Kernel: Efficient Triton Kernels for LLM Training** — Hsu et al., 2024, arXiv: 2410.10989
   - 信任度：高。技术报告，LinkedIn 团队。
   - 覆盖：kernel fusion / chunking 的技术细节、benchmark 数据、+20% 吞吐 / -60% 显存的由来。

8. **Liger-Kernel GitHub** — https://github.com/linkedin/Liger-Kernel
   - 信任度：高。LinkedIn 开源项目。
   - 覆盖：支持的模型列表、安装方法、API 用法、贡献指南。

## 社区

9. **CUDA MODE (Discord + 讲座)** — https://discord.gg/gpumode
   - 信任度：中-高。GPU 编程的活跃社区，Triton/Liger 主题讨论很多。
   - 覆盖：kernel 调优、Torch/Inductor 编译栈、FlashAttention 实现讨论。

10. **Simon Boehm: How to Optimize a CUDA Matmul Kernel** — https://siboehm.com/articles/22/CUDA-MMM
    - 信任度：高。step-by-step 从 naive 到 tuned matmul 的完整工作日志。
    - 覆盖：coalescing、shared memory tiling、register blocking、warp 并行。