吃糠咽菜

想在不改用户代码的前提下“看见”每条 GPU 指令如何执行？NVBit 是 NVIDIA 开源的“轻量级 CUDA 指令级动态插桩框架”。本文以“能上手能采样”为目标，从 GPU 并行模型 → CUDA 基础 → PTX/SASS → Linux 注入机制 → NVBit API，总结一份可直接套用的插桩笔记。

想把 CUDA 程序里的“越界读写、未初始化、数据竞争、Barrier 不匹配”这类顽固 Bug 一网打尽？Compute Sanitizer（前身 cuda-memcheck）就是你的第一生产力工具。本文以“能上手能排错”为目标，按难度循序渐进，从最小示例、常见报错，到命令参数与协同工具给出一份“即插即用”的参考。

想看懂卷积、池化公式却老被 NCHW、stride 搞糊涂？本文聚焦 张量布局 → 常见算子 → 形状计算公式，用一篇梳理基础概念。

想在大型项目里写出“既优雅又不掉坑”的 Python？本文用 抽象基类 → 生成器 → 类型提示 → 模块组织 四步，给你一套可复用的工程骨架。

想在一张图看懂 GPU 的线程组织与内存层次？本文用表格 + Mermaid 图 + 代码示例，3 分钟带你摸清 Kernel、Warp、合并访存与 bank 冲突的底层逻辑。

想在全新的 Ubuntu-24.04 + H100 机器上“第一天就跑通 GPU 代码”？

如果把 CPU 比作“多才多艺的总管”，GPU 更像“高效的流水线工厂”：CPU 擅长复杂分支与少量任务的低延迟处理，GPU 擅长大量相同/相似任务的高吞吐处理。本文先给出关键概念，再用 CPU 对比串起 GPU 的架构、执行模型、内存层次与性能要点。

如果把发行版比作操作系统的“应用商店”，包管理器就是开发与运维最常用的“装、删、查、管”工具。本文从概念到实操、从单机到团队，给出一份可以落地的学习大纲与命令速查，帮助你跨发行版高效工作。

面对五花八门的开源许可证，最常被问到的无非三件事：能不能商用？能不能改了闭源？要不要写专利和修改声明？这篇文章用一张速查表和几条决策准则，帮你在 1 分钟内选对证。

在数字世界中，我们渴望两全其美：既想要信息传输绝对安全，又追求其过程畅快高效。若把数据加密比作锁门，我们面临一个两难选择：

• 对称加密像一把普通的房门钥匙：开锁和上锁都用同一把，速度飞快，但把这把唯一的钥匙安全地交给远方的朋友却成了一个大难题。
• 非对称加密则像一个银行保险箱：对外提供一个只能存东西的“公钥”（存款口），而取东西的“私钥”（保险箱钥匙）则由自己牢牢保管。它完美解决了密钥分发问题，但操作起来却相对“笨重”，处理大量数据时效率不高。

有没有一种方法，能让我们同时拥有对称加密的“快”和非对称加密的“稳”呢？答案是肯定的，这就是我们今天要探讨的主角——混合加密 (Hybrid Encryption)。