# Summary
GPU Kernel：每个"工人"的任务单
# Cues
# Notes
让我用更通俗的方式解释 GPU Kernel！
## GPU Kernel 是什么？
想象你是一个工厂老板，需要给 100 万个玩具上色。
**CPU 方式（1个超级工人）：**
- 雇一个非常厉害的工人
- 他一个一个地给玩具上色
- 虽然他很快，但还是要花很长时间
**GPU 方式（10000个普通工人）：**
- 雇 10000 个普通工人
- 每人负责 100 个玩具
- 大家同时开始上色
- 很快就完成了！
**GPU Kernel 就是给这 10000 个工人的"工作指令"**。
## 具体例子：图片变亮
假设要让一张 1000×1000 的图片每个像素都变亮一点：
### CPU 做法
```python
# 像一个人在处理
for i in range(1000):
for j in range(1000):
image[i][j] = image[i][j] * 1.5
```
要处理 100 万个像素，一个一个来。
### GPU 做法
```python
# GPU Kernel：每个"工人"的任务单
def make_pixel_brighter(pixel_position):
my_pixel = image[pixel_position]
image[pixel_position] = my_pixel * 1.5
# 同时派出 100 万个"工人"
# 每个工人只处理一个像素
```
## 为什么 GPU 不是万能的？
### 适合 GPU 的任务
✅ **简单重复的任务**
- 图片的每个像素 +1
- 两个数组对应元素相加
- 矩阵乘法
就像工厂流水线，每个工人做一样的事。
### 不适合 GPU 的任务
❌ **复杂有依赖的任务**
- 计算斐波那契数列（后面依赖前面）
- 复杂的 if-else 判断
- 需要工人之间大量交流的任务
## 实际应用：深度学习
### 1. **矩阵乘法 Kernel**
```Java
神经网络最常见的操作
1000×1000 的矩阵相乘 = 10亿次乘法
CPU：一个一个算
GPU：分配给上万个"工人"同时算
```
### 2. **激活函数 Kernel**
```Java
ReLU: 把负数变成0
CPU：遍历每个数
GPU：每个"工人"处理一个数
```
### 3. **优化器 Kernel**
```Java
Adam 更新：每个参数都要更新
有 1 亿个参数？
派 1 亿个"工人"同时更新！
```
## 内存的比喻
GPU 的内存就像工厂的不同仓库：
```Java
1. 寄存器 = 工人的口袋（最快，但很小）
2. 共享内存 = 车间的工具箱（快，一组工人共享）
3. 全局内存 = 远处的大仓库（慢，但很大）
```
聪明的 Kernel 会：
- 让工人先把材料放口袋里
- 减少去大仓库的次数
- 相邻工人共享工具箱
## PyTorch 帮你做了什么
```python
# 你写的代码
x = torch.randn(1000, 1000).cuda()
y = x + 1
z = torch.relu(y)
# PyTorch 实际做的
# 1. 调用加法 Kernel：派 100万个工人，每人给一个数+1
# 2. 调用 ReLU Kernel：派 100万个工人，每人检查一个数
```
## 为什么要了解 Kernel？
### 1. **理解为什么有些操作慢**
```python
# 慢：需要工人之间交流
x.sort() # 排序需要比较
# 快：工人独立工作
x + 1 # 每个工人管自己的
```
### 2. **知道如何优化**
```python
# 不好：让工人跑3趟
y = x + 1
z = y * 2
w = relu(z)
# 好：让工人一趟搞定（Kernel 融合）
w = relu((x + 1) * 2)
```
### 3. **写自定义操作**
当 PyTorch 没有你要的操作时，可以写自己的 Kernel。
## 总结
**GPU Kernel = GPU 上的"工作指令"**
- 告诉成千上万个"工人"做什么
- 每个工人做一样的事，但处理不同的数据
- 适合简单、重复、独立的任务
- 深度学习就是大量这样的任务！
理解 Kernel 就像理解工厂的运作原理，能帮你更好地使用 GPU！