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1. GPU与CPU的架构差异

CPU适合串行任务，有少数高性能核心（4-64核），擅长复杂逻辑和控制流。GPU适合并行任务，有数千个计算核心（如NVIDIA A100有6912核），擅长大量独立数据并行计算。GPU的架构是SIMT（单指令多线程），同一指令在不同数据上并行执行。GPU不是取代CPU，而是协同工作：CPU控制逻辑，GPU加速计算密集型部分。

2. CUDA编程模型

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA的并行计算平台。编程模型：主机（Host，CPU）调用核函数（Kernel）在设备（Device，GPU）上执行。线程网格（Grid）→线程块（Block）→线程（Thread）的三级层次。每个线程执行相同的代码，处理不同的数据。内存层次：全局内存（Global Memory，大容量高延迟）、共享内存（Shared Memory，块内共享，低延迟）、寄存器（最快，线程私有）。优化关键是最大化共享内存使用和最小化全局内存访问。

3. CUDA优化与替代方案

优化技巧：合并内存访问（相邻线程访问连续地址）、减少分支发散（同一warp内分支越多性能越差）、使用共享内存作为缓存、异步传输（计算与数据传输重叠）。性能分析工具：NVIDIA Nsight、nvprof。替代方案：OpenCL（跨平台）、ROCm（AMD GPU）、Metal（Apple）。深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）底层调用CUDA，开发者无需手写CUDA即可利用GPU加速。CUDA是高性能计算和AI训练的必备技能。

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1. 电商平台的核心需求

电商平台需要处理：商品管理（商品信息、库存、价格）、用户管理（注册、登录、账户）、订单系统（创建、支付、履约）、购物车、推荐系统、搜索、支付网关、物流追踪。高并发（大促期间流量激增）、数据一致性（库存准确）、高可用（7×24小时服务）。电商架构设计需要可伸缩、高可用和最终一致性。

2. 电商技术架构参考

前端：移动端（iOS/Android）+ Web（React/Vue）+ 小程序。服务层：微服务架构，服务拆分（商品服务、订单服务、用户服务、库存服务、支付服务）。数据层：关系型数据库（MySQL/PG存储核心业务）、NoSQL（Redis缓存、Elasticsearch搜索）。消息队列：Kafka/RabbitMQ处理异步任务（订单超时、库存更新）。CDN：加速静态资源（图片、CSS、JS）。关键技术难点：秒杀系统设计（限流、缓存、队列削峰）。

3. 关键设计考量

库存一致性：使用分布式锁或数据库乐观锁保证库存扣减准确。可观测性：全链路追踪、日志聚合、性能监控。安全：HTTPS、加密存储、防SQL注入、防XSS。扩展性：水平扩展各层服务，无状态设计便于伸缩。容灾：多可用区部署、数据备份、故障自动切换。技术选型决策：开源方案（Spring Cloud + Kubernetes）或商业云方案（AWS/Shopify）取决于团队能力和预算。电商系统是微服务的经典应用场景。

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