Skip to content

The Road to becoming a GPU Engineer

To get the most benefit from this book and turn its concepts into a high-paying career at companies like NVIDIA, AMD, Apple, Google, or Meta, you must transition from a "reader" to an "experimentalist."

Here is a roadmap for getting the most out of this material and securing a role as a GPU/Parallel Systems Engineer.

1. How to get the most benefit from this book

The book is subtitled "A Hands-on Approach." If you don't write the code, you only learn 10% of the value.

  • The "Clean Room" Implementation: After reading a chapter on a pattern (like Scan or Merge), close the book and try to implement it from scratch using only the mathematical description. You will fail at first—and those failures (bank conflicts, deadlocks, uncoalesced memory) are where the real learning happens.
  • Profile Everything: Never assume your code is fast. Use NVIDIA Nsight Compute and Nsight Systems. Every time you apply an optimization from Chapter 6, look at the "Speed of Light" (SOL) markers in the profiler to see why it got faster.
  • The Roofline Model: Master the chart in Chapter 5. For every kernel you write, identify if you are Memory-Bound or Compute-Bound. If you don't know which one you are, you aren't engineering; you're guessing.

2. How to secure a job at a Top Tech Company

Top companies don't just hire people who know CUDA; they hire people who understand Hardware-Software Co-design.

  • Build a Portfolio of Kernels: Don't just do the exercises. Implement a modern operation used in AI, like FlashAttention or a custom LayerNorm. Post the code on GitHub with a detailed README explaining your optimization choices and showing benchmark graphs comparing your speed to a baseline.
  • Master C++ first, then CUDA: GPU engineering is 90% high-performance C++. You need to be expert-level in memory management, pointers, and templates.
  • The "Whiteboard" Challenge: In interviews at NVIDIA or Google, they will ask you to "Parallelize this sequential algorithm on the fly." You must be able to instantly spot Data Dependencies and decide between a Gather or Scatter approach (Chapter 17/18).
  • Target the "Ops" Teams: Look for teams labeled "Kernels," "AI Infrastructure," "HPC," or "Deep Learning Compiler." These are the groups that specifically require the knowledge in this book.

3. How to continue your study from here

  • OpenAI Triton: After learning CUDA, look at Triton. It is a language used to write fast AI kernels (like those in ChatGPT) more easily than CUDA. Understanding the "tiling" and "coalescing" from this book is mandatory to use Triton effectively.
  • Study CUTLASS and CUB: Look at NVIDIA's open-source libraries CUTLASS (for matrix multiplication) and CUB (for primitives). Reading their source code will show you how "World Class" engineers implement the patterns from this book.
  • Explore Cross-Platform: Learn SYCL (for Intel/AMD/NVIDIA) or Apple Metal. This ensures you aren't just a "CUDA dev" but a "Parallel Programmer" who can work on any chip.
  • Deep Learning Compilers: Read about TVM or MLIR. The future of this field is "Compilers writing Kernels." Understanding how they automate the optimizations in Chapter 6 is the next frontier.

4. Essential "Peripheral" Skills to prepare

  • Numerical Analysis: Go deeper than Appendix A. Understand how Mixed Precision (FP8, FP16, BF16) affects both speed and accuracy. This is the secret to modern AI training.
  • Computer Architecture: Read Computer Architecture: A Quantitative Approach by Hennessy and Patterson. You need to understand the "Memory Wall" and "Instruction Level Parallelism" (ILP) at a deep hardware level.
  • Distributed Systems: As seen in Chapter 20, the future is "Multi-GPU." Learn about NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) and how data moves across NVLink and InfiniBand.

One Final Thought

The authors use the Peach Analogy in Chapter 1: The "pit" is the hard, sequential part, and the "flesh" is the large, parallel part.

Your value as an engineer is your ability to shrink the pit. Top companies are currently in a "war for compute." If you can take a process that takes 1,000 GPUs and optimize the kernels so it only takes 500 GPUs, you have just saved that company millions of dollars. Performance is the product.

Treat every cycle and every byte of bandwidth as a precious resource, and you will find yourself among the most sought-after engineers in the industry.

Để nhận được nhiều lợi ích nhất từ cuốn sách này và biến những khái niệm của nó thành một sự nghiệp thu nhập cao tại các công ty như NVIDIA, AMD, Apple, Google, hay Meta, bạn phải chuyển đổi từ một "người đọc" thành một "người thực nghiệm".

Dưới đây là lộ trình để tận dụng tối đa tài liệu này và đảm bảo một vị trí Kỹ sư GPU/Hệ thống Song song.

1. Cách tận dụng tối đa cuốn sách này

Cuốn sách có phụ đề là "Một cách tiếp cận thực hành (A Hands-on Approach)". Nếu bạn không viết mã, bạn chỉ học được 10% giá trị.

  • Triển khai "Phòng sạch" (Clean Room Implementation): Sau khi đọc một chương về một mẫu (như Scan hoặc Merge), hãy đóng sách lại và cố gắng tự mình triển khai nó từ đầu chỉ bằng mô tả toán học. Bạn sẽ thất bại lúc đầu—và chính những thất bại đó (bank conflicts, deadlocks, uncoalesced memory) mới là nơi việc học thực sự diễn ra.
  • Profile mọi thứ: Đừng bao giờ giả định rằng mã của bạn nhanh. Hãy sử dụng NVIDIA Nsight Compute và Nsight Systems. Mỗi khi bạn áp dụng một tối ưu hóa từ Chương 6, hãy nhìn vào các chỉ số "Speed of Light" (SOL) trong trình profile để xem tại sao nó lại nhanh hơn.
  • Mô hình Roofline: Làm chủ biểu đồ trong Chương 5. Với mỗi kernel bạn viết, hãy xác định xem bạn đang bị Giới hạn bởi bộ nhớ (Memory-Bound) hay Giới hạn bởi tính toán (Compute-Bound). Nếu bạn không biết mình thuộc loại nào, bạn không phải đang làm kỹ thuật; bạn đang đoán mò.

2. Cách đảm bảo một công việc tại các công ty công nghệ hàng đầu

Các công ty hàng đầu không chỉ thuê những người biết CUDA; họ thuê những người hiểu về Thiết kế đồng bộ Phần cứng-Phần mềm (Hardware-Software Co-design).

  • Xây dựng danh mục các Kernel: Đừng chỉ làm các bài tập. Hãy triển khai một phép toán hiện đại được sử dụng trong AI, như FlashAttention hoặc một LayerNorm tùy chỉnh. Đăng mã nguồn lên GitHub với một tệp README chi tiết giải thích các lựa chọn tối ưu hóa của bạn và hiển thị các biểu đồ benchmark so sánh tốc độ của bạn với một đường cơ sở (baseline).
  • Làm chủ C++ trước, sau đó mới đến CUDA: Kỹ thuật GPU chiếm 90% là C++ hiệu năng cao. Bạn cần ở trình độ chuyên gia về quản lý bộ nhớ, con trỏ và templates.
  • Thách thức "Bảng trắng": Trong các buổi phỏng vấn tại NVIDIA hoặc Google, họ sẽ yêu cầu bạn "Song song hóa thuật toán tuần tự này ngay lập tức". Bạn phải có khả năng nhận ra ngay các Sự phụ thuộc dữ liệu (Data Dependencies) và quyết định giữa cách tiếp cận Gather hay Scatter (Chương 17/18).
  • Nhắm vào các nhóm "Ops": Hãy tìm kiếm các nhóm có tên "Kernels", "AI Infrastructure", "HPC", hoặc "Deep Learning Compiler". Đây là những nhóm yêu cầu cụ thể kiến thức trong cuốn sách này.

3. Cách tiếp tục học tập từ đây

  • OpenAI Triton: Sau khi học CUDA, hãy tìm hiểu về Triton. Đây là một ngôn ngữ được sử dụng để viết các kernel AI nhanh (như những kernel trong ChatGPT) dễ dàng hơn CUDA. Việc hiểu về "tiling" và "coalescing" từ cuốn sách này là bắt buộc để sử dụng Triton hiệu quả.
  • Nghiên cứu CUTLASS và CUB: Hãy xem các thư viện mã nguồn mở của NVIDIA là CUTLASS (cho nhân ma trận) và CUB (cho các nguyên ngữ). Đọc mã nguồn của chúng sẽ cho bạn thấy các kỹ sư "Đẳng cấp thế giới" triển khai các mẫu từ cuốn sách này như thế nào.
  • Khám phá đa nền tảng: Học SYCL (cho Intel/AMD/NVIDIA) hoặc Apple Metal. Điều này đảm bảo bạn không chỉ là một "lập trình viên CUDA" mà là một "Lập trình viên song song" có thể làm việc trên bất kỳ loại chip nào.
  • Trình biên dịch Học sâu (Deep Learning Compilers): Tìm hiểu về TVM hoặc MLIR. Tương lai của lĩnh vực này là "Trình biên dịch viết Kernel". Hiểu cách chúng tự động hóa các tối ưu hóa trong Chương 6 là biên giới tiếp theo.

4. Các kỹ năng "ngoại vi" thiết yếu cần chuẩn bị

  • Phân tích số học: Đi sâu hơn Phụ lục A. Hiểu cách Mixed Precision (FP8, FP16, BF16) ảnh hưởng đến cả tốc độ và độ chính xác. Đây là bí mật của việc huấn luyện AI hiện đại.
  • Kiến trúc máy tính: Đọc cuốn Computer Architecture: A Quantitative Approach của Hennessy và Patterson. Bạn cần hiểu về "Bức tường Bộ nhớ" và "Tính song song cấp lệnh" (ILP) ở cấp độ phần cứng sâu sắc.
  • Hệ thống phân tán: Như đã thấy trong Chương 20, tương lai là "Đa GPU". Hãy tìm hiểu về NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) và cách dữ liệu di chuyển qua NVLink và InfiniBand.

Một suy nghĩ cuối cùng

Các tác giả sử dụng Phép ẩn dụ quả đào trong Chương 1: Phần "hạt" là phần tuần tự cứng nhắc, và phần "thịt" là phần song song to lớn.

Giá trị của bạn với tư cách là một kỹ sư là khả năng thu nhỏ phần hạt. Các công ty hàng đầu hiện đang trong một "cuộc chiến về tính toán". Nếu bạn có thể thực hiện một quy trình vốn mất 1.000 GPU và tối ưu hóa các kernel để nó chỉ mất 500 GPU, bạn vừa tiết kiệm cho công ty đó hàng triệu đô la. Hiệu suất chính là sản phẩm.

Hãy coi mọi chu kỳ (cycle) và mọi byte băng thông là một tài nguyên quý giá, và bạn sẽ thấy mình nằm trong số những kỹ sư được săn đón nhất trong ngành.