diff --git a/docs/wiki/cuda-project.md b/docs/wiki/cuda-project.md
new file mode 100644
index 0000000..93071c9
--- /dev/null
+++ b/docs/wiki/cuda-project.md
@@ -0,0 +1,51 @@
+---
+template: overrides/main.html
+---
+
+# cuda项目：优化softmax
+
+## 优化策略概览
+这个项目需要对 softmax 这一深度学习中常用的函数进行 cuda 层面的
+并行优化。
+一般来说，softmax 的计算逻辑可以分为下面三个步骤：
+1. 对于固定的某行，需要遍历当前行的所有元素获取最大值；
+2. 获得最大值以后，需要计算数值和；
+3. 指数变换缩放，得到最终的数值结果。
+按照 softmax 的计算过程，我尝试了以下几种优化方式，最终性能均优于
+baseline，且不同的并行策略在不同数据规模下各有优势 (由于 softmax 的
+计算特性，网格和线程块只使用一维的):
+1. 使用不同并行规模: 1 个 warp 处理 1 行，1 个 warp 处理 2 行，1 个
+warp 处理 4 行
+2. 使用 __shfl_down_sync() 和 __shfl_sync() 原语进行向量规约，在
+1 个 warp 处理 1 行时可以使数据储存在寄存器内 (之前是存在共享内
+存里)，优化访存。
+3. 利用 __shfl_down_sync() 和 __shfl_sync()的同步特性, 减少耗时
+较多的 syncthreads()
+4. 利用 float4 对每一种并行策略进行访存优化
+5. 减少 CPU 和 GPU 之间来回搬数据的次数和 malloc 次数，在所有策
+略执行之前先 malloc 将数据搬到 GPU 上
+## 优化方法实现
+下面提供每一种策略的核函数实现,具体代码放在GitHub上了(https://github.com/WenhaoHe02/cuda-learning)，此处仅提供目录
+### 每个 warp 处理一行数据
+#### 普通版本
+#### float4版本
+
+### 每个 warp 处理两行数据
+### 普通版本
+### float4版本
+
+### 每个 warp 处理四行数据
+### 普通版本
+### float4版本
+
+## 结果分析
+**运行环境：Geforce RTX 4060 8G**  
+综合来看，1 个 warp 处理一行的表现最好，但是在行数比列数大得多
+的情况下（如 2024，32 1024，32）的情况下,1 个 warp 处理多行的效果更
+好，并且在这个项目的数据范围内，一个 warp 处理 4 行优于一个 warp 处
+理 2 行。此外，使用 float4 优化后的效果几乎总是优于不使用的情况。根
+据所有数据规模，最好的优化效果相比于 baseline 每次都有 2-8 倍的性能
+提升 (详细数据见下一部分)
+## 数据展示
+同样放到GitHub上了(https://github.com/WenhaoHe02/cuda-learning)
+
diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml
index 8de421a..5d2c933 100644
--- a/mkdocs.yml
+++ b/mkdocs.yml
@@ -182,6 +182,7 @@ nav:
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