这篇文章将从「本地开发」和「Mac 环境」出发，分析如何与 CUDA 分布式工具组合，什么环境支持 CUDA，并推荐一些可以本地运行学习的示例项目，包括 C++ 和 Python 版本的 GPU 编程框架。
一、CUDA 是什么？为什么要学 CUDA？
CUDA (全称 Compute Unified Device Architecture)，是 NVIDIA 提供的 GPU 编程设计模型。它允许开发者使用 C/C++/python 编写应用，将计算分配给 GPU 执行，大幅提升应用性能，特别适合 AI 模型训练、大规模矩阵计算和数据工程等场景。
二、Mac 是否支持 CUDA？
答案是——不支持！
请注意，NVIDIA 已于 macOS 10.14 (Mojave) 后停止对 Mac 平台的支持，Apple 进入 M1/M2/M3 自研最新 ARM 设备后，CUDA 已无法直接运行在 macOS 上。
如果你和我一样都是 MacBook M系列：
CUDA 不支持，不可运行 GPU 计算
如果是 Intel 版 Mac：
macOS 下也不再支持 NVIDIA CUDA
建议通过 Docker + Ubuntu 或 WSL2 + 外置 NVIDIA GPU 进行 CUDA 学习
2.1 官方支持情况
截至目前，CUDA 仅支持英伟达 GPU，macOS原生硬件（特别是M系列芯片）并未搭载 NVIDIA 显卡，因此无法直接执行CUDA程序。
2.2 替代方案与学习建议
- 远程 GPU 测试环境：使用 Google Collab 、Paperspace、Navedia Launchpad 進行 Kuda 开发与测试.
- 容器虚拟化方式：在具備 NVIDIA GPU 的 Linux 主机上配置 Docker + CUDA Runtime 容器。
- 开发侧学习 + 远程执行：在 macOS 开发 C++/Python CUDA 程序，再上传至支持 CUDA 的云端主机运行
📌 建议：Mac 可作为学习与编程平台，通过远程主机（或 WSL2 + 外接 GPU）进行 CUDA 实验。
三、如何在 Mac 上学习 CUDA？
1. 通过 Cloud GPU / 远程 Linux 实现
1.1 阿里云（Alibaba Cloud）
GPU 系列：GN5（Tesla P100）、GN6v（V100）、GN7（A100）
支持特性：支持 CUDA 与主流深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow）
特色服务：提供适用于机器学习的 GPU 快速部署镜像
官网链接：阿里云-计算，为了无法计算的价值
1.2 百度智能云（Baidu AI Cloud）
GPU 系列：A100、T4、V100
支持特性：内置 AI Studio 云端 Notebook（类似 Colab），可免费试用
适用场景：适合初学者进行 CUDA、Python 深度学习任务的远程调试
官网链接：百度智能云-云智一体深入产业
1.3 华为云（Huawei Cloud）
GPU 型号：P100、V100、A100 均有提供
支持特性：配合 ModelArts 自动化训练平台，支持 GPU 实例部署
技术配套：内置完整的 CUDA 开发环境与文档资源丰富
官网链接：共建智能世界云底座-华为云
1.4 腾讯云（Tencent Cloud）
GPU 系列：GN 系列（T4、V100、A100）
系统支持：兼容 Tlinux 与 Ubuntu，适合 CUDA + C++ 开发环境搭建
控制台功能：提供图形化 Web 控制台与 SSH 登录管理方式
官网链接：腾讯云 产业智变·云启未来 - 腾讯
1.5 UCloud（优刻得）
GPU 实例：支持 Tesla 系列 GPU，专为 AI 算法加速设计
计费方式：价格灵活，支持短期租用与弹性调度
远程支持：支持远程连接进行 CUDA 编程与环境调试
官网链接： UCloud优刻得-首家公有云科创板上市公司
1.6 AWS EC2 + Ubuntu + NVIDIA A10
GPU 系列：NVIDIA A10（部分区域也支持 T4、V100、A100）
系统环境：支持 Ubuntu、Amazon Linux 等操作系统
开发支持：预装 NVIDIA 驱动与 CUDA 工具链，可手动配置 Python/C++ 深度学习环境
适用场景：适用于中高级开发者进行灵活部署与模型训练
官网链接：Secure and resizable cloud compute – Amazon EC2 – Amazon Web Services
1.7 Google Colab Pro + CUDA 模型
GPU 型号：T4、V100（Pro/Pro+ 订阅版本更优先获取）
使用方式：基于云端 Jupyter Notebook，支持 PyTorch、TensorFlow 等 CUDA 后端
优点：零配置上手快、界面简洁、适合教学、实验与快速原型测试
限制：免费用户有使用时间与 GPU 配额限制
1.8 Paperspace / Lambda Labs GPU 云服务
GPU 型号：NVIDIA A100、V100、T4、RTX 5000/6000（依服务商方案不同）
服务平台：
Paperspace：提供 Gradient Notebook 与自定义虚拟机，适合个人与小型团队
Lambda Labs：主打 AI 模型训练专用 GPU 云计算与物理服务器租赁
支持特性：兼容 CUDA 环境，预置常用 AI 框架与容器镜像，支持 SSH 和 Jupyter Notebook
适用场景：科研训练、课程教学、高性能模型调试与评估
2. 通过 WSL2 + Ubuntu + CUDA
在 Windows PC 上装 Ubuntu 实现 GPU 运行
WSL2 环境对 CUDA 支持好，配合 VSCode + nvcc + torch 可以实现全套 GPU 开发
四、推荐 GitHub CUDA 学习项目
1. cuda-by-example
根据同名籍书实现，包括简单计算核心、GPU 线程、存储调度、矩阵运算等，是 CUDA 入门不可或缺的笔记形式项目。
2. Hands-On GPU Programming with CUDA
对应 Packt 出版的《Learn CUDA Programming》书籍
涵盖基础语法、图像处理、数值模拟、神经网络等主题
同时支持 C++ 与 Python 版本
中文版暂无正式翻译
非常完整的实战集，包括 C++ 和 Python 版本应用，例如常规合并、矩阵相加/相乘，很适合初学者绕环学习 CUDA 主要概念。
3. NVIDIA/cuda-samples (NVIDIA 官方)
包含数十个经典 CUDA 示例
适合初学者理解并行结构与memory management
搭配官方文件对照实作
📚 延伸学习路线：熟悉 memory allocation、thread/block/grid 概念 → 观察计算结果与效能差异 → 自行撰写 kernel 函数。
官方示例库，包括构造、流水线、Tensor Core 和多 GPU 应用，适合高级用户体验实际 CUDA 技术
4. cu2net: CUDA 加速的深度學習項目
PyTorch 框架本身就大量使用 CUDA 进行推理加速
若以 C++/Python 为基础学习 AI 推理部署，可深入研讀其 source code
💡 学习切入点：backend/cuda、aten/src/ATen/native/cuda 等資料夾
五、推荐阅读资料
书籍：
Learn CUDA Programming (Packt Publishing)
支持版本：英文 Kindle/纸质
笔记形式学习，包含常用核心 API、缓存优化、应用开发
目前未查到中文版
课程：
Udacity - Intro to Parallel Programming with CUDA
Bilibili 搜索「CUDA 开发教程」，存在不少中文专题课程
六、本地环境建设示意事项
磁盘跨平台不可能： CUDA 需要 NVIDIA 高版本 GPU 和齐全的驱动系统，Mac 本身无法支持
Docker / 远程形式是首选： 分离开发环境与运行环境，在 MacBook 上进行编写，在 Ubuntu GPU 云上运行
建议基础学习是 C++，实践可转 Python：大部分示例为 C++，但 PyCUDA 和 torch 同样应用于 AI 领域
对于使用 Mac 环境的开发者，虽然无法直接运行 CUDA 代码，但通过 Docker / 远程 Linux 运行环境，同样可以实现 CUDA GPU 编程和试验。
重要的是掌握 GPU 开发的思维模型，通过示例项目、课程和学习资料稳步提升，经过练手、调试和模拟，同样可以突破 CUDA 平台限制，全面开启 GPU 代码开发之路。
我是一位独立开发者，加入使用者社群，一起讨论私有化 LLM 与 RAG 架构实践，欢迎 Star、Fork、Issue 交流。