本书聚焦摩尔线程MUSA国产GPU生态，完整讲解从CUDA迁移至MUSA的全流程开发方案。开篇梳理CUDA垄断带来的供应链、成本风险，剖析国产GPU产业发展阶段与软硬件生态差距，对比两者硬件架构、API、数学库差异；详细介绍MUSASDK部署、Musify自动化代码转换工具实操，通过张量运算、GPU排序两大典型CUDA工程迁移案例，演示编译与调优要点。同时覆盖OpenGL互操作、OpenCV图像加速、Torch-MUSA深度学习框架三大国产化落地场景，配套MTTS80、AIBook设备真机测试案例，包含完整编译脚本与可运行源码，最后讲解大模型、AI智能体在国产平台的部署实践，兼顾底层原理、工具实操与行业落地。