开源大模型应用GPU软件工程实践课程学习报告
选这门课的时候，我正被开源大模型的部署难题反复“折磨”。每次跑模型不是显存突然爆掉，就是推理速度慢得像蜗牛爬。看着论文里动辄提“GPU加速”，却根本摸不清背后的门道，索性抱着“打破砂锅问到底”的心态选课，想弄明白：大模型和GPU到底怎么配合？那些“量化、剪枝”的优化技巧，是不是真能让模型跑得更快？
课程先从大模型架构讲起，Transformer的自注意力、Encoder-Decoder结构突然不再是冰冷的公式——原来它们的并行特性天生和GPU适配！比如LLaMA和Mistral的结构差异，直接决定了GPU优化的策略；LoRA微调冻结大部分参数、只训练少量权重，不仅省算力，还能让部署更轻快。这趟学习像“拆盲盒”，把大模型从“黑盒魔法”拆解成可分析、可优化的工程对象，终于明白：模型结构不只是算法，更是GPU加速的底层依据。
CUDA编程一开始简直劝退！线程层次的thread→block→grid像绕口令，全局内存、共享内存的区别也搅成一团。第一次写矩阵乘法的Kernel函数，要么报错闪退，要么跑得比CPU还慢。后来硬着头皮调：发现线程索引算错了，或者内存访问没做“合并”（coalescing），导致带宽被浪费——原来“并行”不是随便写，每一步都藏着讲究。
现在虽然还没吃透CUDA，但至少敢动手改代码了：用Nsight看时间线找瓶颈，调整线程块大小优化内存访问，甚至能试着优化简单Kernel。这种“从0到1”的突破，比啃十本理论书都踏实。
模型部署的学习，藏着最多“原来如此”的瞬间。比如TensorRT，把PyTorch模型转成ONNX，再优化成推理引擎——层融合、FP16/INT8精度优化，每一步都能提速。但实践时踩的坑也不少：第一次试INT8量化，推理结果直接乱码；后来才知道要拿真实数据做“校准”，还得调整校准数据集的规模。最后用“混合精度”，让关键层保留FP16，才算平衡了速度和精度。
还有显存优化，原来“页锁定内存”能加速CPU和GPU的数据传输，“异步流”能“隐藏”传输延迟——这些细节以前根本没注意，调完才发现推理速度快了一大截。课程里的实践环节，我选了BERT-base在自己的RTX 3060上优化，过程简直是“踩坑大冒险”：环境配置时CUDA和TensorRT版本打架，查文档才知道TensorRT 8.6必须配CUDA 11.8；模型转换时Hugging Face导出ONNX报错，升级库、改参数折腾了好几天……最终单条推理从80ms降到35ms，显存从1.2GB降到800MB，虽然进步 modest，但亲手优化成功的感觉，比看多少教程都满足。
现在回头看，这门课最大的收获，是把我从“只会调包的大模型用户”，往“能动手优化的开发者”推了一步。虽然CUDA还很菜，多卡分布式那些复杂策略也没吃透，量化、剪枝的原理也只懂皮毛，遇到新模型还是慌，但至少不再怕底层技术了。现在用模型的时候，会不自觉想：能不能试试量化？怎么调CUDA参数？这种思维上的变化，比学会某个具体技巧更重要。
当然，不足也很明显：CUDA的复杂并行策略还没摸透，课程里讲得快，自己实践又少，遇到复杂模型还是没底；优化原理也停留在“试参数”，没真正悟透背后的理论，碰到新问题容易踩坑。但这些也成了接下来学习的方向——打算深入啃CUDA和分布式训练，把课程里的知识真正用到项目里。
这门课就像推开了一扇新门，让我看到大模型和GPU结合的更多可能。虽然还有很多不会，但至少知道了努力的方向。特别感谢课程里的案例和实践，把抽象的理论变得具体可触。现在才发现，GPU优化没那么遥不可及，只要一步步学，真的能动手做。希望以后能把这些技能用到实际项目里，真正解决大模型的性能问题，也期待自己能在这个方向上走得更远。