想学 GPU 编程的兄弟们，没被 “理论多、实践少” 卡过壳吗？网上教程大多讲 CUDA 语法、并行原理，看完还是不知道怎么动手写代码；想找练习题，要么零散不成体系，要么缺测试用例，写完也不知道对不对 —— 想靠 “做题” 练手感，一直没太合适的资源。

最近发现 LeetGPU Challenges 这份开源题集，算是个值得关注的选择，像 GPU 版 LeetCode 一样，把编程练习拆成具体题目，还配了实现参考和测试用例，刚好解决 “动手难” 的问题。

这几个设计很贴学习需求

• 系统化题目，覆盖不同难度
• 题目按难度分级，从基础的 “数组并行计算” 到进阶的 “复杂数据结构加速” 都有，不用自己凑零散题目。列如入门先练 “GPU 实现向量加法”，熟悉内存模型后再挑战 “矩阵乘法优化”，循序渐进打基础，不会一上来就被难住。
• 每题带完整配套，不用瞎琢磨
• 每道题都有详细描述（说清需求和约束）、参考实现（给思路方向），还有完整测试用例 —— 写完代码能直接验证对错，不用自己造测试数据。列如写 “图像模糊 GPU 加速” 代码，跑一下测试用例就知道并行逻辑有没有问题，省了 “猜 bug” 的时间。
• 多框架模板，适配习惯
• 提供多种 GPU 编程框架的起始模板代码，不管平时用 CUDA、OpenCL 还是其他框架，都能直接基于模板写，不用从头搭结构。列如习惯 CUDA 的话，直接用题集里的 CUDA 模板，专注写核心并行逻辑，不用在语法细节上浪费精力。
• 标准化结构，学习有章法
• 题目都按 “问题描述 – 输入输出 – 约束条件 – 参考思路 – 测试用例” 的结构整理，不管练哪道题，都能快速抓住重点。列如做 “直方图计算” 题目时，先看约束（数据规模、内存限制），再按参考思路拆步骤，学习逻辑更清晰，不会像看零散教程那样混乱。
• GitHub：github.com/AlphaGPU/leetgpu-challenges

对想系统学 GPU 编程、需要靠实践巩固知识点的开发者，或者准备相关技术面试的同学来说，算是个不错的案例 —— 不用再 “光看不动”，能靠做题实打实练编程能力。