码电路的小王我觉得得看你的职业规划。如果你打算继续深耕传统CPU或ASIC，那花大量时间学CUDA可能性价比不高，毕竟那是另一个生态。但如果你想转向AI加速器领域，那必须学。现在很多AI芯片公司招聘，都明确要求懂CUDA和GPU架构，因为这是行业标杆。硬件工程师学这些，不是为了去写生产代码，而是为了理解软件的需求和瓶颈。比如，你学CUDA时，会深刻体会到线程束（warp）调度、共享内存竞争带来的影响，这些对设计自己的多核架构很有启发。学到什么程度？能读懂主流GPU架构图，能分析CUDA kernel的性能限制因素，知道TVM/XLA在做什么就够了。注意别陷入‘我要成为CUDA编程高手’的误区——硬件工程师的核心优势还是微架构设计，软硬结合是为了更好地发挥这个优势。
作为同样从传统CPU设计转到AI芯片的过来人，我觉得非常有必要学。痛点在于，现在纯硬件设计岗位越来越卷，而且AI芯片的设计思路和传统CPU/DSA差异很大——不了解软件栈和编程模型，你很难设计出真正高效的架构。比如，Tensor Core为什么这么设计？不写点CUDA代码、不看看PTX汇编，你很难理解那些数据复用、流水线编排的精妙之处。我的建议是：先从CUDA编程入门，写几个矩阵乘、卷积的kernel，用nsight分析下性能瓶颈；然后去读NVIDIA的架构白皮书，结合代码理解SM、Tensor Core的工作机制；最后可以看看TVM如何生成优化代码。不用成为编译器专家，但要知道编译栈如何映射到硬件。学到能跟软件工程师顺畅讨论、能参与架构探索的程度，竞争力就上来了。这种学习绝对有帮助，它会让你在设计硬件时更有‘系统观’，比如更清楚怎么设计内存层级来减少数据搬运开销——这些经验反过来也能用在传统设计里。
