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Mojo 🔥 GPU 拼图 – 是什么

Mojo GPU Puzzles 是一个开源、交互式的教学工具包，教你如何在 Mojo 中编写 GPU 代码。Mojo 是 Modular 的系统级语言，融合了 Python 风格的语法与编译代码的性能。该仓库包含一系列自包含的拼图（问题文件）及其解决方案，以及用于在真实 GPU 上构建、运行和测试代码的工具。

为什么重要

Mojo 被定位为下一代 AI 硬件编程语言 – 它提供零成本抽象、强大的静态类型系统和内置张量原语，同时仍像 Python 一样使用。
直接编程 GPU 是高性能 AI 工作负载（模型训练、推理、自定义内核）的核心技能。这些拼图提供了实践经验，而无需教科书的负担。
该项目附带 CI 流水线、沙箱工具和基于 pixi 的开发环境，使其成为一个真实、可运行的代码库，而非静态教程。

如何开始

前提条件 – 支持 CUDA 的 NVIDIA GPU（驱动 ≥ 580 / CUDA 13.0）。

克隆 stable 分支（与线上网页版本匹配）或 main（如果你计划贡献）。

git clone --branch stable https://github.com/modular/mojo-gpu-puzzles
cd mojo-gpu-puzzles

安装推荐的包管理器 pixi（管理 Modular 的 MAX/Mojo 包和 GPU 依赖）。
```
curl -fsSL https://pixi.sh/install.sh | sh
```

本地构建并查看拼图书：

pixi run book   # 在 http://localhost:3000 启动 mdBook 服务器

编辑 problems/pXX/ 下的对应文件来解决拼图。骨架中包含 # FILL ME IN 占位符；你只需添加代码。
在 GPU 上测试你的解决方案：
```
pixi run tests p05   # 运行第 5 个拼图的 GPU 加速测试
```
可选的沙箱工具（memcheck、racecheck 等）可用于调试内核错误。

开发与贡献

该仓库使用 pixi 执行所有开发命令（构建书籍、格式化、运行测试、调用 NVIDIA 的 compute-sanitizer）。
CI 检查确保问题骨架与解决方案保持同步，并且每个未填的拼图仍能编译。
欢迎贡献：改进说明、修复错误或添加新拼图。遵循常规的 fork-branch-PR 流程，并查看问题模板以提交错误报告或功能请求。

社区与支持

Discord: discord.gg/modular – 与其他学习者和 Modular 团队实时聊天。
Modular 论坛: 深入问题的讨论线程。
新闻简报: 通过 README 中的链接订阅，当新拼图版本发布时接收更新通知。

许可证

代码以 LLVM 许可证 发布，一种宽松的开源许可证。

总结：Mojo GPU Puzzles 是一个具体、可运行的教育项目，让开发者在日益重要的 AI 和高性能计算领域中，通过 Mojo 语言获得实际的 GPU 编程经验。