Pallas GPU 内核编程:XLA 编译器 + Hopper TMA 异步拷贝的 SMEM 流水线深度实战 Pallas 是 JAX/XLA 生态中用于编写高性能自定义 GPU 的底层编程模型,它通过 pallas_call 入口和 AsyncCopy 原语,让开发者既能利用 XLA 编译器的全局优化能力,又能精细控制 Hopper 架构的 Tensor Memory Accelerator (TMA) 硬件单元。 Prompt工程 2026年10月07日 0 点赞 0 评论 41 浏览
FlashAttention Tiling 策略与在线 Softmax:从数学推导到 IO-Aware 工程实战 深入分析FlashAttention的Tiling策略与在线Softmax数学原理:从增量归约公式推导,到Forward/Backward Tiling设计、Tensor Core WGMMA编程适配、三级异步流水线,延伸至Flash-Decoding与Flash-Decoding 推理优化,并给出A100/H100实测性能对比与工程落地要点。 大语言模型 2026年10月06日 0 点赞 0 评论 45 浏览
Inside JAX:XLA 编译器如何将 Python 函数编译为 GPU PTX 代码 深入拆解 JAX/XLA 核心编译机制:Tracing 编译模型、HLO 中间表示、算子融合、自动并行化(GSPMD)、自定义VJP与性能调优实战 编译原理 2026年10月05日 0 点赞 0 评论 42 浏览
LLM 推理确定性工程深度实战:从浮点非结合性、Batch 不变性到可复现 Kernel 的全链路解法 拆解 LLM 推理不确定性的三个根因——浮点加法非结合性、split-k 与浮点 atomicAdd 的非确定累积、Continuous Batching 导致的 batch invariance 破缺;给出 PyTorch 复现脚本、Triton batch-invariant kernel、CUB 确定性归约与 CUBLAS_WORKSPACE_CONFIG 配置要点,分析 RL 后训练 on-policy 偏差与合规审计场景,量化 15%-30% 的性能代价并给出生产落地检查清单。 Linux内核 2026年10月04日 0 点赞 0 评论 50 浏览
JAX/XLA 编译器基础设施深度解析:从 Python 函数到分布式 GPU 代码的编译之旅 深入拆解 JAX 的编译流水线,从 trace 机制到 HLO 优化、从自动微分规则推导到 GSPMD 分区器,揭示这套系统如何将 Python 代码转化为跨数百个 TPU/GPU 运行的高性能计算图。 编译原理 2026年10月04日 0 点赞 0 评论 58 浏览
CUDA Unified Memory 深度工程:虚拟内存管理、页面迁移与 OOM 治理实战 深入剖析CUDA Unified Memory的内部机制、页面迁移策略、VMM虚拟内存管理API以及生产环境中的OOM治理方案。涵盖从CUDA 6到CUDA 12的内存模型演进、GPU缺页中断、cuMemAdvise/cuMemPrefetchAsync优化、Split Migration以及自研显存管理器的实战代码。 内存管理 2026年10月03日 0 点赞 0 评论 62 浏览
WebGPU Subgroup 操作与 SIMT 性能优化实战:从 shuffle 到 ballot WebGPU 的 subgroup 原语为 Web 平台带来了 GPU 级别的 SIMD 通信能力。本文深入讲解 subgroup 的核心操作(shuffle/ballot/reduction),并通过 4 个实战场景(高效归约、warp 级前缀和、分支优化、GEMM 分块策略)展示如何利用 subgroup 实现 workgroup 共享内存 3-12x 的性能突破。包含完整 WGSL 实现和 Chrome/Edge 的性能基准数据。 工程实践 2026年10月03日 0 点赞 0 评论 36 浏览
SYCL/oneAPI 异构计算编程模型:从 CUDA 锁定到跨平台 GPU 编程的实战突围 深入解析 SYCL 2020 标准的核心抽象(buffer/accessor、ND-Range、USM),对比 CUDA 生态的差异与优势,并通过生产级推理引擎集成案例展示如何在 NVIDIA/AMD/Intel 三大平台上用一套代码完成高性能 GEMM 计算。包含 sub-group shuffle、双队列 pipeline、AdaptiveCpp 单一源码多后端的实战技巧,以及 ResNet-50 跨平台性能基准数据。 GPU并行计算 2026年10月02日 0 点赞 0 评论 51 浏览
Rust + CUDA IPC:多 GPU 间零拷贝张量通信工程实战 大规模 AI 模型训练与推理离不开多 GPU 协作。本文深入讲解 CUDA IPC 机制如何实现在同一节点内多 GPU 间零拷贝张量传递,并通过 Rust FFI 绑定给出完整工程实现,覆盖内存共享模型、事件同步、NVLink 拓扑感知、错误处理与 NCCL 集成。 GPU并行计算 2026年09月30日 0 点赞 0 评论 57 浏览
WebGPU计算着色器与下一代GPU编程:从并行排序到浏览器端GPGPU实战 深入解析WebGPU计算着色器的架构设计与执行模型,涵盖GPU内存层次、绑定工作组、并行Bitonic Sort完整WGSL实现、银行冲突优化、Occupancy调优、AI推理加速等浏览器端GPGPU核心技术 算法与数据结构 2026年09月30日 0 点赞 0 评论 56 浏览