CUDA 内核态劫持项目概述

以下是一些已知对 CUDA 进行内核态劫持的项目：

1. PyCUDA：一个 Python 库，可用于在 CUDA 设备上运行 Python 代码。它通过内核态劫持来实现 Python 和 CUDA 的交互。

2. CUDAnative.jl：一个 Julia 语言的 CUDA 编程库，它使用内核态劫持来在 Julia 语言中实现 CUDA 函数。

3. RAPIDS：一个基于 CUDA 的数据分析和机器学习库，它使用内核态劫持来优化数据处理和算法计算性能。

4. CudaText：一个开源的文本编辑器，它使用内核态劫持来实现其编辑器的 GPU 加速功能。

5. TensorFlow：一个深度学习框架，它使用 CUDA 进行加速。虽然它没有直接实现内核态劫持，但是它使用了 CUDA 驱动程序的 API 来控制 GPU 并在 CUDA 设备上运行代码。