GPU编程
  1. 首页
  2. GPU编程

列表

WebGPU Subgroup 操作与 SIMT 性能优化实战：从 shuffle 到 ballot

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
WebGPU 计算着色器矩阵乘法优化：从 Naive 到 Tiled 深度实战

WebGPU 计算着色器矩阵乘法优化：从 Naive 到 Tiled 深度实战

深入剖析 WebGPU 计算着色器实现高效矩阵乘法的完整管线：从朴素实现到 Tiled 分块策略、Workgroup Memory 利用、寄存器分块优化，包含完整 WGSL 代码、JavaScript 端管线配置、性能基准测试数据（Apple M2 Pro 实测），以及工程实践建议（TILE_SIZE 选择、Bank Conflict 避免、timestamp-query 精确计时等）。
工程实践 2026年09月30日
WebGPU 下一代 GPU 编程接口深度实战：从 WGSL 着色器语言到计算管线、并行图像处理与生产级 Web 端 ML 推理部署的完全工程指南

WebGPU 下一代 GPU 编程接口深度实战：从 WGSL 着色器语言到计算管线、并行图像处理与生产级 Web 端 ML 推理部署的完全工程指南

WebGPU 作为 WebGL 的下一代替代标准，引入了现代 GPU 编程范式的全部能力：显式资源管理、计算着色器、Bindless 资源模型、显式同步与零开销抽象。本文从为什么需要 WebGPU 出发，系统讲解 WGSL 着色器语言、设备与资源管理、渲染管线与间接绘制、并行计算管线（工作组/共享内存/规约算法）、图像卷积与 CV 算子实战、ORT-Web/Stable Diffusion WebGPU 端推理部署，以及性能调优与可观测性，最后展望 Subgroups、Bindless、ML GPU 后端等标准演进，是 Web 端 GPU 编程从理论到生产部署的完全指南。
图像设计 2026年09月20日
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

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
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

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