近期，我有幸参与了沐曦（MetaX）公司举办的GPU技术公开课，主题围绕国产高性能GPU架构设计、计算加速与异构计算生态展开。这次课程不仅让我接触到行业前沿技术，更对国产GPU的自主创新与落地应用有了深刻认识。
核心收获与启发
国产GPU的突破与挑战
沐曦的分享详细介绍了其自主研发的GPU架构（如MXN系列），重点讲解了如何在通用计算（科学计算）、*/推理等场景中优化能效比。与传统GPU相比，沐曦通过异构计算单元设计和定制化指令集，显著提升了矩阵运算与并行计算效率。
软件生态的协同优化
令我印象深刻的是沐曦对软件栈（如编译器、驱动、CUDA兼容层）的重视。公开课提到，硬件性能的释放高度依赖软件优化，例如通过编译器自动并行化和动态功耗管理来适配不同负载。这让我意识到国产GPU要打破英伟达的生态壁垒，必须构建自主可控的工具链。
产学研结合的实践案例
沐曦分享了与高校合作的案例（如联合实验室、开源项目），强调通过“芯片-算法-应用”全栈协同推动技术落地。这让我反思：作为研究生，除了理论研究，更需关注工程实现和行业痛点，例如如何将论文中的算法优化映射到真实硬件上。
总结与展望
沐曦公开课不仅是一次技术科普，更让我看到国产GPU在“为了促进国家相关产业的发展”领域的快速进步。课上我看到沐曦自研的显卡上已经能部署大模型，进行机械臂训练任务等具身智能方面的研究，这让我看到突破英伟达CUDA核心的希望，希望沐曦公司自研GPU技术越来越强，吸引更多开发者融入沐曦生态，共促国内AL技术发展。
王永伟 202421040105