docker run -itd -v [要映射到容器内的A100路径]:[容器内的路径] --privileged=true --network=host --gpus all --name [给容器一个名字] accelsim/ubuntu-18.04_cuda-11
在A100本机上新开一个文件夹作为[要映射到容器内的A100路径]，然后对[容器内路径]地修改就会同步
apt-get install build-essential xutils-dev bison zlib1g-dev flex libglu1-mesa-dev apt-get install doxygen graphviz apt-get install python-pmw python-ply python-numpy libpng-dev python-matplotlib apt-get install libxi-dev libxmu-dev freeglut3-dev
官网下载并安装cuda-11 toolkit
./cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run --toolkit --silent --installpath=[要安装到的地址]
Nsight Systems用于分析应用程序的整体瓶颈，Nsight Compute是内核级的分析
https://blog.csdn.net/weixin_40653140/article/details/136238420是一个总体的介绍
在docker里和windows上分别下载安装最新的Nsight Compute
CUDA-GDB[可以不用装]
https://zhuanlan.zhihu.com/p/688561144
cuda编程权威指南
大规模并行处理器程序设计
CUDA-MODE (https://github.com/cuda-mode)
GEMM优化 (https://zhuanlan.zhihu.com/p/435908830)
cutlass-cute (https://github.com/NVIDIA/cutlass/blob/main/media/docs/cute/00_quickstart.md)
triton tutorial (https://github.com/triton-lang/triton/tree/main)