在《开源大模型应用GPU软件工程实践》课程的学习过程中，我对大模型在GPU架构上的运行原理和优化策略有了系统性的认识。课程首先介绍了开源大模型的技术体系，包括模型参数量的指数级增长对算力和内存带宽的需求，以及GPU在并行计算和高吞吐量任务中的核心作用。这使我意识到，合理利用GPU架构特性是提升大模型训练效率的关键。
在学习过程中，我特别关注了CUDA编程模型和深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）在GPU加速方面的机制。课程深入剖析了GPU的多线程并行、内存层次结构（包括全局内存、共享内存、寄存器等），以及数据流调度策略，这些知识帮助我建立了GPU计算优化的整体视角。同时，通过对Transformer等主流模型计算特点的分析，我认识到针对矩阵乘法、卷积等核心操作的内核优化对于大模型应用的重要性。
整体来看，这门课程不仅加深了我对GPU计算原理的理解，还让我认识到开源生态在大模型应用发展中的价值。未来，无论是在科研还是工程领域，GPU优化与开源大模型的协同都将是推动智算技术持续演进的重要力量。