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SGLang 源码完全拆解(五):KV 内存池与 RadixCache 的所有权闭环
沿源码拆解 KV 页映射、前缀匹配、锁引用、写回与回收闭环。
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SGLang 源码完全拆解(四):PrefillAdder 如何预算 KV、切分长提示并组装 Prefill Batch
拆解 SGLang 的等待队列排序、三重容量预算与分块预填充接纳算法。
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SGLang 源码完全拆解(三):Scheduler 请求状态机如何闭环
沿 Req 状态迁移拆解入队、运行、完成、撤回与资源回收。
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SGLang 源码完全拆解(二):入口、分词与流式输出如何闭环
沿请求 ID 拆解协议适配、分词、IPC、增量解码与中止清理。
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SGLang 源码完全拆解(一):整体架构、进程拓扑与请求数据流
从入口到 GPU,建立 SGLang 推理运行时的完整源码地图。
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vLLM 源码完全拆解(十六):把十五篇机制拼成一张可执行的源码阅读地图
串起请求、调度、KV、执行、采样与输出的完整源码路径。
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Marlin 完全拆解:4-bit 权重如何喂满 GPU Tensor Core
从数据布局、流水线与并行策略拆解 Marlin W4A16 推理内核
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Kimi Delta Attention 完全拆解:固定循环状态如何替代不断增长的 KV Cache
从 Delta Rule、细粒度门控到硬件感知 Kernel,讲透 KDA 的线性注意力机制。
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GGUF 完全拆解:一个文件里的张量布局、k-quants 块量化与元数据字典
拆解 llama.cpp 的 GGUF 文件格式与 k-quants 块量化位布局,理解端侧推理模型文件为什么长这样
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DLoop 完全拆解:让一次验证覆盖多个草稿阶段的循环投机解码
置信度门控的多阶段循环草稿加上循环感知训练,把投机解码的天花板从 k+1 抬到 Sk+1
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AgRefactor 完全拆解:把真实 C++ 重构成可综合 HLS 的自进化 Agent 工作流
拆解 AgRefactor 的多 Agent 重构框架、事实/策略双记忆系统与工具-LLM 协同分工,以及它对 AutoDSE 的 6.51× 加速从哪来
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FPGA HLS Agent Framework 完全拆解:把九个工作串成一台能自我验证的设计机器
把九个代表性工作放进同一张技术地图:SSR、Allo、Stream-HLS、ChatHLS、AHRR、AgRefactor、OmniSim、ContractHIL-HLS 如何拼成 FPGA HLS Agent 框架
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vLLM 源码完全拆解(十五):停止条件与增量解码——stop string、detokenizer 流水线与输出回传
拆解 vLLM V1 输出侧:stop string 检测与截断、快慢增量解码器、流式 delta 与 abort 回传
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vLLM 源码完全拆解(十四):结构化输出——FSM 编译、语法 bitmask 与受限采样
拆解 vLLM V1 结构化输出:语法编译、FSM 状态推进、bitmask 生成与受限采样闭环
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vLLM 源码完全拆解(十三):多模态输入——从图像预处理到 Placeholder Range 嵌入
拆解 vLLM V1 多模态输入链路:镜像预处理缓存、PlaceholderRange、encoder 预算调度与 embedding 回填
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vLLM 源码完全拆解(十二):piecewise compilation 与 CUDA Graph——消灭 kernel 调度开销的两层机制
沿 vLLM 编译子系统源码拆解 Dynamo 切图、Inductor 编译与 piecewise CUDA Graph 如何把调度开销压出去
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vLLM 源码完全拆解(十一):模型并行与 Worker 层——Tensor Parallel 如何切分权重并在多卡间同步
沿 vLLM 源码拆解张量并行:linear 层如何切分权重、all-reduce/all-gather 如何同步,以及 Executor 如何把一次前向广播到多卡 Worker。
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vLLM 源码完全拆解(十):投机解码——草稿模型、批量验证与 token 接受流水线
拆解 vLLM 投机解码实现:草稿模型、批次扩展、并行验证与 token 接受如何串成一条流水线
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vLLM 源码完全拆解(九):Sampler——从 Logits 到 Token 的采样管线与输出回传
沿 vLLM V1 源码拆解 Sampler:从温度缩放、Top-K/Top-P 过滤到采样执行与 logprobs 计算,最后走通输出如何回到调度器闭环。
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vLLM 源码完全拆解(八):MoE 层的前向执行——Router、FusedMoE Kernel 与通信融合
沿 vLLM V1 源码拆解 MoE 层:Top-K 路由、grouped_topk、FusedMoE 融合 Kernel 与 All-to-All 通信如何组成一次完整的专家执行。
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vLLM 源码完全拆解(七):PagedAttention Kernel 如何遍历分页 KV 并完成稳定 Softmax
从 CUDA 线程组织、分页寻址到分块归约,拆解 vLLM PagedAttention Kernel。
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vLLM 源码完全拆解(六):Attention Backend 如何统一 FlashAttention 与 FlashInfer
拆解后端选择、AttentionGroup、元数据构造与注意力层执行边界。
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vLLM 源码完全拆解(五):GPUModelRunner 如何把动态请求拼成一次 GPU 前向
沿 V1 源码拆解 InputBatch、扁平化输入与注意力元数据构造。
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vLLM 源码完全拆解(四):KVCacheManager 如何分配、复用与回收物理 Block
沿 V1 源码拆解 KV Block 的分配、前缀复用、淘汰与回收闭环。
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DistServe 完全拆解:拆开 Prefill 与 Decode,按 Goodput 调度大模型推理
从阶段干扰、SLO goodput 到 GPU 集群放置,拆解 P/D 分离推理服务。
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MoHGE 完全拆解:异构分组专家如何重构 MoE 的路由与推理代价
从专家结构、组内路由到部署代价,拆解异构 MoE 的推理机制。
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FlashInfer 完全拆解:把分页 KV、动态批处理与定制注意力编译成服务级 Kernel
拆解 FlashInfer 的稀疏 KV 表示、JIT 模板与负载均衡调度。
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CUDA Graph 完全拆解:从逐次 Kernel Launch 到可重放推理执行图
拆解 CUDA Graph 的建图、实例化、重放与动态推理适配
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Sarathi-Serve 完全拆解:分块 Prefill 与无停顿批处理如何兼顾吞吐和尾延迟
从迭代级调度到分块 Prefill,拆解混合请求服务的延迟与吞吐权衡。
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前缀缓存淘汰完全拆解:为什么 14 种复杂算法赢不了 LRU
从生产轨迹解释 LRU 的优势,并拆解计算感知的前缀缓存淘汰。
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DepthBench 完全拆解:10 种残差连接,谁真正解锁了有效计算深度
从统一公式到层级诊断,拆解残差设计如何把名义层数变成有效计算。
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GPU 推理性能分析完全指南:用 torch.profiler、Nsight Systems 与 Nsight Compute 逐层定位瓶颈
从算子时间线到 Kernel 微架构指标,建立可复现的 GPU 推理性能分析闭环。
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HySparse 混合稀疏注意力(二):HySparse2 如何用两级 KV 共享跳过半个 Prefill
拆解 HySparse2 的两级 KV 共享、Prefill 早退与 token 稀疏推理。
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HySparse 混合稀疏注意力(一):用全注意力当 Oracle,打通 Token 选择与 KV 复用
拆解 HySparse 的层间 Oracle 选择、混合稀疏结构与 KV Cache 复用机制。
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YOCO 完全拆解:Decoder-Decoder 架构如何让 KV Cache 只存一次
从共享全局 KV、门控保留到提前退出,拆解 YOCO 的长上下文推理机制。
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DAK 完全拆解:绕过 HBM 预取,用 TMA 直连远端内存
拆解 DAK 如何聚合 HBM 与主存带宽,实现权重和 KV Cache 直接卸载。
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Jev 完全拆解:把 Agent 的语义判断编译成类型化并行决策
从类型化接口、候选集归一化到 Djev 单步读出,拆解 System One 决策层。
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AutoKernel 完全拆解:从代码生成到闭环 GPU Kernel 优化
串联性能诊断、长期搜索、候选管理、编译器共演化与汇编级优化,建立 GPU Kernel Agent 的完整技术地图
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vLLM 源码完全拆解(三):Scheduler.schedule 如何分配 Token 预算与 KV Block
沿 V1 源码拆解统一调度、分块预填充、前缀命中与抢占闭环。
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vLLM 源码完全拆解(二):从 add_request 到 EngineCore.step,一次请求如何穿过 V1 引擎
沿着真实源码追踪 vLLM V1 的请求入队、核心调度循环、模型执行与输出回传。
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vLLM 源码完全拆解(一):整体架构与模块全景
零基础读懂 vLLM 源码:从 API 入口到 GPU 执行,拆解 LLMEngine、调度器、块管理器与模型执行器的四层架构设计。
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EAGLE-3 完全拆解:Training-Time Test 如何解除特征预测的天花板
拆解 EAGLE-3 的多层特征融合、training-time test 与推理加速收益。
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EAGLE-2 完全拆解:动态草稿树如何让投机解码上下文感知
拆解 EAGLE-2 的置信度校准、动态草稿树与无损验证。
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EAGLE 完全拆解:特征级草稿模型如何把投机解码推到 3 倍以上
拆解 EAGLE 的特征级草稿、树验证与 EAGLE-2/3 演进。
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CSBP 完全拆解:块并行如何让长上下文扩散语言模型少传无效 KV
拆解 CSBP 如何用块并行减少长上下文扩散模型的注意力通信。
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带有记忆的 VLA 完全拆解:从滑动窗口到层次化持久记忆,机器人为什么必须学会记住
从 VLA 基本架构出发,系统拆解 Sliding-Window、Episodic Retrieval、Fast Weight 与 Hierarchical Persistent Memory 四类记忆机制。
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Hyperparameter Scaling Laws Across MoE Sparsity:稀疏 MoE 的激活比率为什么必须进缩放律
拆解蚂蚁 Ling Team 如何把激活比率写进 MoE 超参缩放律。
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系统级摩尔定律:未来五年集成电路趋势精读
五年趋势的一页纸版本:先进节点是天花板,封装与存储决定能否摸到它,EDA 与供应链决定它能否被复制。
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系统级摩尔定律:未来五年集成电路技术发展趋势研判
AI 把芯片竞争从晶体管密度推向系统级摩尔定律:未来五年逻辑、封装、存储、互连与供应链的七条主线全景研判。
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Multi-Agent Memory 完全拆解:把 Agent 记忆当成计算机体系结构问题
从体系结构视角拆解多智能体记忆层次、协议与一致性
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Epoch 完全拆解:把扩散块编译成稀疏 MoE 服务单元
扩散语言模型的 MoE 推理,不该每轮都重算整块。
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Allo 完全拆解:可组合加速器设计如何重塑 FHDA 的编译器边界
拆解 Allo 的 customization primitive 与可组合空间加速器设计
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LLM-Driven DSE for FPGA Accelerators 完全拆解:SECDA-DSE 的结构化探索与推理反馈
拆解 SECDA-DSE 如何用 LLM 引导 FPGA 加速器设计空间探索
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ATLAS 完全拆解:面向 DL 专用 Hardblock FPGA 的自动 HLS 编译流
拆解 ATLAS 如何让 HLS 自动调用 DL 专用硬块
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PATTERNDSE 完全拆解:用计算模式缩小 Allo FPGA Kernel 的设计空间
拆解 PatternDSE 如何用计算模式把 Allo kernel 的 HLS 调度空间从 140 个候选剪到 29 个
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Benchmarking Agentic HLS 完全拆解:把 HLS-Eval 扩展成可追踪的 Agent 评测
拆解 agentic HLS 评测如何记录工具调用与迭代轨迹
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FPGAgent 完全拆解:从任务规格到真实 FPGA 可执行文件的自治 HLS 闭环
拆解 FPGAgent 如何把 HLS Agent 推到上板验证
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ChatHLS 完全拆解:Debug Agent、Optimization Agent 与 QoR-aware HLS 推理
拆解 ChatHLS 的多 Agent HLS 自动设计框架
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Agent Factories for HLS 完全拆解:多智能体、ILP 组合与推理时扩展
拆解 Agent Factory 如何用多 Agent 扩展 HLS 优化
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LAAFD 完全拆解:LLM Agent 如何把通用 C++ 变成高性能 Vitis HLS Kernel
拆解 LAAFD 的 agentic C++ 到 HLS 优化闭环
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Hierarchical MoE for HLS:让 QoR 预测模型跨程序泛化
拆解 HLS QoR 预测中的层级 MoE 泛化机制:三个粒度的 expert、两级 gating 与两阶段训练。
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Iceberg:用合成数据增强 HLS QoR 建模
拆解 Iceberg 如何用合成程序与弱标签增强 HLS QoR 预测
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推理模型能推理硬件吗:HLS Agent 闭环里 DeepSeek-R1、o3-mini 与 DeepSeek-V3 的实测对比
拆解 arXiv:2503.12721:把推理模型放进 Catapult HLS 与 OR-Tools 组成的 agent 闭环,看它们在 kernel 级 pragma 优化和系统级 ILP 建模上究竟强在哪、错在哪。
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HLS-Eval:如何评测大模型做高层综合设计自动化的能力
拆解 HLS-Eval 的任务、数据、指标与 FHDA 意义
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Stream-HLS:面向流式计算的高层综合设计自动化
拆解 Stream-HLS 如何自动生成流式 dataflow HLS 设计
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Sisyphus 完全拆解:把代码变换、pragma 插入与 tile 选择放进同一个 NLP 优化问题
拆解 Sisyphus:用非线性规划统一代码变换、pragma 插入与 tile 选择。
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HLSPilot:面向 HLS 设计自动化的大语言模型智能体
拆解 LLM 如何接管 HLS 优化闭环
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HLS 程序自动修复:用大语言模型修补 C/C++ 高层综合代码
逐节实读 MLCAD 2024 论文:八类 HLS 不兼容错误、RAG 修复模板库、位宽优化脚本与 Catapult 闭环的真实机制与数字
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ProgSG 完全拆解:Source Sequence 与 CDFG Graph 如何共同预测 HLS QoR
拆解 ProgSG 的跨模态程序表示学习与 HLS QoR 预测。
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HLSyn 完全拆解:HLS 数据集与 Benchmark 如何成为 FHDA 的地基
拆解 HLSyn 的数据构造、QoR 标签、评测协议与局限。
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HARP 完全拆解:层级图与 Neural Pragma Transformer 如何让 HLS QoR 预测更鲁棒
拆解 HARP 的层级图、P/T 解耦与 NPT 表示学习。
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ML-based QoR Prediction 完全拆解:GNN-DSE 与 HARP 如何学习 HLS 工具
从图表示到 QoR 预测,拆解 GNN-DSE 与 HARP 的 HLS surrogate 设计。
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AutoDSE 完全拆解:瓶颈引导坐标搜索,如何让 HLS pragma 空间可被探索
拆解 AutoDSE 的瓶颈引导 HLS 设计空间探索。
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FPGA HLS Design Automation 总览:从 AutoDSE 到 Autonomous FPGA Design
FHDA 总览:梳理从 AutoDSE 到 Autonomous FPGA Design 的完整技术路线、六条路线的对照、评测口径与工程边界,并给出快速浏览与完整学习两条阅读路径
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DFlow 完全拆解:让验证器信息流穿过拒绝边界的块扩散投机解码
复用被拒绝后缀 hidden states,提高块扩散草稿质量
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NeuroVLA 完全拆解:皮层-小脑-脊髓三级架构,为什么 VLA 需要低延迟反射回路
讲透 NeuroVLA 的三级控制、SNN 动力学与具身反射机制。
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TileRT 技术谱系:ThunderKittens、TileLang、MPK 与 Event Tensor,常驻 kernel 如何走向动态 megakernel
把 TileRT Talk 里的相关工作完整串起来:从 warp-level tile、layout inference,到 tGraph、in-kernel runtime 与动态 Event Tensor。
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HotChip/FMS 内存墙(二):HBF、OCP HBF Spec 与 HBF-Compass,长上下文推理的容量层怎么设计
拆解高带宽闪存 HBF 的架构、OCP HBF spec 的通道/映射/读写模型,以及 HBF-Compass 如何判断 MoE、KV offload、prefix cache 与长上下文场景。
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HotChip/FMS 内存墙(一):HBM scaling、3D-DRAM、PIM 与 CXL-PNM,推理芯片为什么不能只堆带宽
从 HotChip/FMS Talk 出发,拆解 AI 推理内存墙:HBM 的带宽、容量、封装与热限制,以及 3D-DRAM、PIM、CXL-PNM 为什么成为下一代内存层次。
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GRPO 与 DeepSeek-R1 完全拆解:纯强化学习如何涌现长思维链
从 RLHF 的四模型结构讲到 GRPO 的组内优势估计与 R1 四阶段管线、蒸馏与评测对照
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TileLang 完全拆解:DeepSeek 的 tile 级内核 DSL 如何接管 V4 的热路径
拆解 TileLang:tile 级编程模型、布局推断、软件流水线、host codegen、Z3 整数分析与 V4 的 MegaMoE2
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Muon 优化器完全拆解:矩阵级正交化更新如何撑起万亿 MoE 训练
从 AdamW 的逐元素更新讲起,拆透 Muon 的正交化更新、Newton-Schulz 迭代与 V4 的分布式工程
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DeepSeek-OCR 完全拆解:光学上下文压缩——10 倍压缩下 97% 还原
把文档压成视觉 token:10 倍压缩下 97% 还原,拆解 DeepEncoder 与视觉因果流。
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Engram 完全拆解:条件记忆——MoE 之外的第二条稀疏轴
DeepSeek 提出 Engram:用哈希 N-gram 查表为 Transformer 补上条件记忆这第二条稀疏轴
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mHC 完全拆解:流形约束超连接,如何让宽残差流稳定堆到 61 层
把残差混合矩阵投影到双随机流形,mHC 恢复了跨层恒等映射,让宽残差流能稳定堆深
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DeepSeek 3FS 完全拆解:链式复制、用户态零拷贝与 KVCache 磁盘缓存
拆解 DeepSeek 自研并行文件系统 3FS:CRAQ 链式复制、FoundationDB 元数据、USRBIO 零拷贝与 KVCache 卸载
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DeepSeek-V4.1-Flash 推理侧完全拆解:890 字节/token 的 KV Cache 是怎么压出来的
拆解 V4.1-Flash 的 KV Cache 压缩三部曲:CED 因果编码器-解码器、CSA2 跨层复用、FP4 主缓存与 SWA 有界重放
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面试疑难(三):Docker/Git 实操、MXFP4 与 FP4 精度之谜、KV260 带宽算题与 Tensor Core/脉动阵列之辨
Docker/Git 实操、MXFP4 与 FP4 为何不掉精度、KV260 带宽算吞吐、Tensor Core 与脉动阵列之辨
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面试疑难(二):量化方法速答、scale 手算与 40B 模型显存估算、FPGA/GPU/NPU 编程之辨
量化四方法速答、反量化公式与 scale 手算、40B 显存估算、FPGA/GPU/NPU 编程异同
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面试疑难(一):Python/C++ 结构体与类、装饰器、vLLM 源码地图与 DeepEP/DeepGEMM
一次推理框架面试的连环问答:从 Python/C++ 对象模型、装饰器,到 vLLM 源码阅读路径与 DeepSeek 底层双库
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AI 编译器开发工程师:一条计算图如何变成 GPU Kernel——岗位工作流与硬核知识体系
AI 编译器工程师岗位地图:从计算图到 GPU Kernel 的编译流水、IR 分层与硬核知识体系
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大模型推理框架开发工程师:岗位地图、开发工作流与硬核知识体系
一份岗位全景:调度、KV 内存、Kernel、通信背后的开发工作流与知识体系
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AdaRound 完全拆解:为什么四舍五入不是最优权重量化——软舍入与逐层重构(ICML 2020 经典)
拆解 ICML 2020 经典 AdaRound:四舍五入为何次优、软舍入与逐层重构如何开启数据依赖 PTQ
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Mostik 完全解析:753B 只读题、4B 只作答——跨模型潜空间桥接的机制、账本与疑点
拆解 Mostik 的跨模型潜空间桥接:模型为何只能靠 17 比特文字交流、桥如何搭、1/20 的成本账怎么算
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Training-Free Looped Transformers 完全拆解:免训练测试时循环,让冻结 LLM 多想几遍
免训练测试时循环:把冻结模型的中间 4 层重复应用 2–3 次,知识类选择题最高 +2.64 pp
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SWA 滑窗注意力完全拆解:只加 4 个 attention sink,零训练反超后训练线性注意力
带 sink 的滑窗注意力为何零训练胜过后训练线性注意力:机制、数据与速度内存实测
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LLM 推理 Benchmark 完全指南:评价指标、主流基准与评测方法论
讲透 LLM 推理评测:TTFT/TPOT 等指标的定义口径、MLPerf 与开源基准体系、让数字可信的评测方法
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TileRT 完全拆解:tile 级常驻执行引擎,如何把 671B 到 1T 参数的模型压进毫秒级解码
TileRT 用常驻 Engine Kernel 与 tile 级流水替代逐 kernel 启动,把超大模型的单请求解码压到毫秒级。
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S²-MoE 完全拆解:路由感知自适应扩展与复用感知门控,端侧 MoE 自投机解码提速最高 5.3 倍
北大 S²-MoE:路由感知扩展与复用感知门控让边缘 MoE 自投机解码提速最高 5.3 倍。
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KVQuant 完全拆解:预旋转逐通道量化、敏感度加权非均匀码本与稀疏离群值,3-bit KV Cache 如何近无损(NeurIPS 2024)
拆解 NeurIPS 2024 KVQuant:量化轴选择、预 RoPE、非均匀码本与离群值隔离,如何让 3-bit KV Cache 近无损。
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QuaRot 完全拆解:旋转坐标系根除激活离群值,LLM 端到端 W4A4KV4 推理的数学魔法
拆解 QuaRot 如何用 Hadamard 旋转根除离群值,让权重、激活与 KV 缓存全 4-bit 量化而近无损。
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SnapKV 完全拆解:LLM 在生成之前就知道你在找什么——观察窗口投票与聚类压缩 Prompt KV(NeurIPS 2024)
拆解 NeurIPS 2024 经典 SnapKV:观察窗口投票与池化聚类如何压掉 92% 的 prompt KV,让解码速度与输入长度解耦。
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StreamingLLM 完全拆解:attention sink 与大模型的无限流式生成
attention sink 的成因、滑窗注意力为何崩溃,拆解 4 个开头 token 复活无限流式推理的 ICLR 2024 经典。
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H2O 完全拆解:抓住 KV Cache 里的「重击者」,20% 预算无损生成(NeurIPS 2023)
拆解 NeurIPS 2023 经典 H2O:注意力的幂律分布、累计分数驱逐策略与重击者+最近区双缓冲设计。
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LLM.int8() 完全拆解:系统离群值的涌现与混合精度分解,175B 模型的 8-bit 无损推理
拆解 LLM.int8() 的向量级量化与混合精度分解:系统离群值如何毁掉量化,175B 模型如何做到 8-bit 零损失推理。
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2026 大模型市场全景调查:主流模型能力、参数量与 API 价格总表
2026 年 9 月大模型市场调查:一张表看懂各能力维度谁最强,附国内外主流模型参数量与 API 价格总表。
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KIVI 完全拆解:非对称 2-bit KV Cache 量化,为什么 Key 按通道、Value 按 token
K/V 分布不对称引出非对称 2-bit 量化:拆解 ICML 2024 KIVI 的 per-channel Key、per-token Value 与流式残差窗口。
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SmoothQuant 完全拆解:激活量化难度的数学等价迁移,如何实现无损 W8A8 推理
从激活离群值讲起,拆解 SmoothQuant 的数学等价平滑变换与 α 迁移强度,理解 W8A8 量化为何能无损加速 LLM 推理。
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LongCat Sparse Attention(LSA)完全拆解:驯服闪电索引器的三件套——相比 NSA/DSA 真的改进了吗
拆解美团 LSA 三大机制:流式预算、跨层索引与层级索引,说实话它相比 NSA/DSA 改进了什么。
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RadixAttention 完全拆解:用前缀树自动复用 KV Cache,让共享前缀只计算一次
从 LRU 前缀树、最长前缀匹配到缓存感知调度,拆解 SGLang 的 RadixAttention 如何自动复用 KV Cache。
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GPTQ 完全拆解:二阶信息驱动的权重量化,如何把 175B 模型塞进一张 A100
从 OBS 到 OBQ:拆解 GPTQ 的任意顺序、懒惰批量更新与 Cholesky 三大改造,175B 模型 4-bit 量化仅掉 0.03 困惑度。
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RoPE 完全拆解:旋转位置编码的原理、实现与长度外推
从旋转矩阵到复数乘法,拆解 RoPE 的数学原理、GPU 实现与 PI/NTK/YaRN 长度外推方法。
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特征值与特征向量:矩阵的谱、几何直觉与 LLM 推理中的身影
从「不变方向」讲起,完整推导特征多项式、对角化与谱定理,在 RoPE 复特征值、SVD 低秩压缩与条件数里找到特征值的身影。
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DeepEP 完全拆解:DeepSeek 开源通信库如何把 MoE 推理的 dispatch/combine 压到硬件极限
拆解 DeepSeek 开源周第二弹 DeepEP:高吞吐与低延迟两类内核,NVLink/RDMA 上的 dispatch/combine 如何逼近硬件带宽极限。
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DeepSeek-V4 混合注意力完全拆解:CSA + HCA + 滑窗,百万上下文如何便宜 10 倍
拆解 DeepSeek-V4 的 CSA/HCA 混合注意力:压缩 KV、闪电索引器、分组输出投影与异构 KV Cache 管理。
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DeepSeek-V3/R1 推理系统完全拆解:跨节点专家并行、双批重叠与负载均衡
拆解 DeepSeek 官方推理系统:EP 攒大 batch、双批重叠藏通信、三个负载均衡器稳住 226 节点集群。
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DeepGEMM 完全拆解:300 行 FP8 GEMM 内核,如何逼近 Hopper 的算力峰值
拆解 DeepSeek 开源周第三弹:1×128 细粒度缩放、两级累加与全 JIT 设计如何逼近 Hopper FP8 峰值。
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MTP 完全拆解:多 token 预测如何让 DeepSeek 自带草稿模型
拆解 DeepSeek-V3 的 MTP 顺序模块:共享主干的未来 token 预测如何兼当自投机解码草稿引擎。
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DeepSeekMoE 完全拆解:细粒度专家切分与共享专家隔离
拆解 DeepSeekMoE 两大设计:细粒度专家切分与共享专家隔离如何逼近 MoE 容量上限。
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DeepSeek 技术全景:从 67B 稠密模型到 1.6T 稀疏模型的三年演进
一条时间线看尽 DeepSeek 三年演进:MoE、MLA、稀疏注意力与推理加速技术如何把推理成本打下来。
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Prefix Sliding 完全拆解:前缀 + 滑窗,恒定 KV 内存下的超长推理测试时扩展
只保留前缀与最近滑窗,KV 内存恒定:无训练 3 倍加速、RL 解锁 10 万 token 超长推理。
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NSA 原生稀疏注意力(二):Triton Kernel 设计与 27B 模型实验
拆解 NSA 的 Triton 稀疏注意力 kernel 与 27B 模型实验,以及 DeepSeek-V3.2 中 DSA 的工程落地。
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NSA 原生稀疏注意力(一):压缩-选择-滑窗三分支架构
拆解 ACL 2025 最佳论文 NSA 的压缩-选择-滑窗三分支架构与原生可训练原理。
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GQA 完全拆解:分组查询注意力,用 1/8 的 KV 缓存保住 MHA 的质量
从 MHA 到 MQA 再到 GQA:分组共享 KV 头如何在几乎无损质量的前提下,把解码内存带宽压到 1/8。
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FlashAttention 完全拆解(三):Warp 特化异步流水线与 FP8 低精度
拆解 FA-3 的生产者-消费者异步、乒乓调度与 2 级 GEMM-softmax 流水线,以及块量化与非相干处理如何让 FP8 注意力逼近 1.2 PFLOPS。
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AWQ 完全拆解:只保护 1% 的显著权重,4-bit 量化如何接近无损
拆解 MLSys 2024 最佳论文 AWQ:显著权重为何由激活决定,按通道缩放如何实现无损 4-bit 权重量化。
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GPU GEMM 优化完全拆解(三):Tensor Core、MMA/wgmma 指令与异步流水线
拆解五代 Tensor Core、mma fragment 布局与 cp.async/TMA 异步流水线,以及 CUTLASS 如何组织生产级 GEMM。
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FlashAttention 完全拆解(二):序列维并行、Warp 工作划分与 FlashDecoding
拆解 FlashAttention-2 的算法微调、序列维并行与 warp 分工如何把峰值利用率从 40% 推到 73%,以及 FlashDecoding 如何驯服长上下文解码。
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OpenAI Jalapeño 完全拆解:9 个月从零到流片,凭什么超越英伟达 Blackwell
拆解 OpenAI 首颗自研推理 ASIC Jalapeño 的架构、软件栈与实测数据,它凭什么超越 Blackwell?
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FlashAttention 完全拆解(一):IO 感知与分块注意力算法
从 HBM 瓶颈讲起,拆解 FlashAttention-1 的分块算法、在线 softmax、反向重计算与 IO 复杂度分析。
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答疑特辑(四):全场景机器人、共享 KV cache 与 agent harness 三问
回答三问:全场景机器人要不要装 8 张 B200、540 GB 共享预计算 KV cache 从哪来、agent 与 agentic AI 和 harness 有何区别。
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H³ 完全拆解:HBM 与高带宽闪存(HBF)混合架构如何驯服长上下文推理的内存墙
拆解 SK 海力士 H³:菊花链整合 HBM 与高带宽闪存,延迟隐藏缓冲藏住 20μs,每瓦吞吐最高 2.69 倍。
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Hot Chips 2026 全景拆解:Agentic AI 时代,CPU、GPU 与内存的重新分工
从 NVIDIA Vera 到 IBM 双指令集主机,从 775 微米 HBM 极限到 d-Matrix 3D-DRAM,全景拆解第 38 届 Hot Chips。
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连续批处理完全拆解:Orca 的迭代级调度与选择性批处理,如何把 LLM 服务吞吐提升 36.9 倍
从请求级调度的 padding 浪费讲起,拆解 Orca 的迭代级调度与选择性批处理,理解连续批处理如何成为推理服务的地基。
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人形机器人必答题:为什么要人形?双足、灵巧手与「玩具论」的完整回应
逐条回应人形机器人五大质疑:环境适配、双足与轮式之争、手指与夹爪之辩、「宇树是玩具厂商吗」与商业化真相。
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HG-PIPE 完全拆解:混合粒度流水线,让 FPGA 把 ViT 跑到 7118 FPS(ICCAD 2024)
拆解北大 HG-PIPE:混合粒度流水线消除气泡、LUT 算子替代 DSP,FPGA 上比 V100 快 2.81 倍的 ViT 加速器
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TEAM 完全拆解:时空一致性引导专家激活,MoE 扩散语言模型推理加速 2.2 倍(ICML 2026)
拆解 TEAM:延迟缓存、投机探索与受限激活三策略协同,MoE 扩散模型最高 2.2 倍推理加速。
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跨模型 KV 缓存转移(Cross-Model KV Transfer):闭式线性映射与 Prefill 复用
同族模型间的 KV 缓存近似线性相关,闭式岭回归映射让小模型算好的 KV 直接喂给大模型,跳过 Prefill。
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FreeToken 完全拆解:带宽自适应执行,让 8GB 笔记本跑 35B、单卡工作站跑 753B 的边缘 MoE 服务系统
拆解 FreeToken 的 q* 带宽自适应策略、语义感知缓存与弹性显存管理,边缘设备如何跑起前沿 MoE 模型。
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数值线性代数(一):高斯消元、LU 分解与「不要显式求逆」
从范数补课到条件数几何直觉,完整推导高斯消元、主元策略与 LU 分解,理解为什么工程上从不显式求逆。
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信息论基础:熵、交叉熵与 KL 散度——LLM 推理中无处不在的数学
从惊讶程度到比特:完整推导熵、交叉熵、KL 散度与困惑度,并落到量化评估、投机解码与温度采样的具体用法上。
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GPU GEMM 优化完全拆解(二):寄存器分块、向量化访存与 Warp Tiling
寄存器分块让每线程算 64 个结果,向量化访存与 Warp Tiling 把 GEMM 推到 cuBLAS 的 93.7%。
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答疑特辑(三):矩阵秩的参数计数、TPU 训练架构与 AI 芯片算力全景
回答四问:r(n+m−r) 的 −r 从哪来、TPU 如何训练 Gemini、TPU 与 B200/B300 的算力口径差、2026 年 GPU/TPU/NPU 全景。
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FPGA 加速器完全拆解(二):LLM 推理的前沿技术——FlightLLM、CXL-SpecKV 与 LightMamba
拆解 FPGA 加速 LLM 推理的三条前沿路线:FlightLLM 完整映射流程、CXL-SpecKV 投机 KV 缓存与 LightMamba 量化硬件协同设计。
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答疑特辑(二):浮点数五问——无限循环小数、spacing at 1、Python 精度与舍入方式详解
回答浮点数文章收到的五个问题:无限循环小数与有理数、spacing at 1 与 ULP、Python 默认精度、各工具链舍入方式与银行家舍入。
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GPU GEMM 优化完全拆解(一):从朴素 Kernel 到共享内存分块
从朴素 Kernel 讲起,拆解内存合并访问与共享内存分块两大优化,为什么 309 GFLOPS 能涨到 2980 GFLOPS。
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具身智能完全入门:从会聊天的 AI 到会干活的机器人
零基础认识具身智能:感知-行动闭环、VLA 模型原理、数据与仿真、世界模型、人形机器人产业全景。
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FPGA 加速器完全拆解(一):可重构硬件、设计空间与经典推理引擎
从 LUT/DSP/BRAM 到 EIE、ESE 与 Brainwave,拆解 FPGA 加速深度学习推理的底层原理与经典设计。
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浮点数与数值稳定性:从 IEEE 754 到 FP8 的 LLM 精度世界
从 IEEE 754 位布局、舍入误差到在线 softmax 与 FP8 缩放,讲透 LLM 推理中的数值精度问题。
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DualPath 完全拆解:双路径 KV-Cache 加载,把解码引擎的闲置网卡变成智能体推理加速器(SIGCOMM 2026)
拆解 SIGCOMM 2026 的 DualPath:让解码引擎直读 KV-Cache 再经 RDMA 回传,离线吞吐最高提升 1.87 倍。
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答疑特辑:秩与 SVD、RoPE 旋转矩阵、投机解码原理与 AI 芯片全景
为 MLA、DSpark/DFlash、TPU v1 三篇读者答疑:线性代数基础、投机解码原理与 AI 芯片全景对比。
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TPU v1 完全拆解(二):脉动阵列、weight-stationary 数据流与 Roofline 性能归因
从脉动阵列的时序原理、三种数据流模式到 Roofline 性能模型,彻底解释 92 TOPS 的 MXU 为何平均只用 28%。
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TPU v1 完全拆解(一):为推理而生的领域专用架构与指令集
从芯片架构、内存层次到 CISC 指令集,拆解 Google 第一代 TPU 如何用 15 个月造出推理专用 ASIC。
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PagedAttention 完全拆解:操作系统分页思想如何拯救 LLM 推理的内存利用率
从 KV Cache 内存浪费讲起,彻底拆解 PagedAttention 的分块存储、块表、写时复制与 vLLM 的调度抢占。
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MLA 完全拆解:DeepSeek 低秩 KV 压缩注意力的原理与全部实现细节
从低秩压缩、RoPE 解耦到矩阵吸收与 FlashMLA kernel,彻底讲透 MLA 的每个公式与实现细节。
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TokenWeave:粗粒度 Token 切分与融合 AllReduce-RMSNorm,张量并行推理延迟最高降 29%(MLSys 2026)
拆解 MLSys 2026 的 TokenWeave:GPU 波感知粗粒度切分与融合 AllReduce-RMSNorm,TP 推理延迟最高降 29%。
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Blink:把 CPU 请出推理关键路径——SmartNIC 与 GPU 常驻内核的 CPU-Free 服务架构(2026)
拆解 Blink:SmartNIC 直通 RDMA、GPU 常驻调度内核接管批处理,CPU 干扰下性能纹丝不动,P99 TTFT 最高降 8.47 倍。
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CLAA:跨层注意力聚合,长上下文 Prefill 的 TTFT 最高降低 39%(2026)
拆解 CLAA:以答案回看注意力定义 token 真值重要性,跨层聚合修复排序不稳,TTFT 最高降低 39%。
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MAC-Attention:Match-Amend-Complete 注意力复用,长上下文解码 KV 读取最高减少 99%(MLSys 2026)
拆解 MLSys 2026 的 MAC-Attention:复用相似查询的注意力摘要,解码 KV 读取最高减少 99%。
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XFP:质量地板驱动的自适应码本量化——3.4 位在双卡工作站跑通 397B MoE
拆解 XFP 码本量化:稀疏离群值分离、双阈值自动选位与融合解码 kernel,3.4 有效位双卡跑通 397B MoE。
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BLASST:一个标量阈值实现的动态块稀疏注意力(MLSys 2026)
拆解 MLSys 2026 的 BLASST:复用在线 Softmax 统计量跳过低贡献块,训练无关加速长上下文推理。
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QEvict:三档可恢复 KV 缓存,对抗长上下文解码中的注意力漂移
拆解 QEvict 三档 KV 缓存:用可恢复 INT2 中间档与动态晋升,对抗长上下文解码中的注意力漂移。
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ExpertPlex:共享专家、分离注意力,MoE 高吞吐推理服务的新架构
拆解 ExpertPlex 的自适应持久 kernel 与注意力发起的单边通信,如何在 MoE 服务中获得最高 2.01 倍吞吐。
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DFlash 块扩散解码:以并行扩散替代自回归草稿,实现无损 6 倍推理加速
深入拆解 ICML 2026 论文 DFlash,从 KV 注入到块扩散去噪,理解如何用扩散模型替代自回归草稿生成。
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DSpark:半自回归生成与置信度调度的投机解码
深入拆解 DeepSeek 与北大联合开源的 DSpark 框架,从半自回归草稿生成到置信度调度验证,揭示投机解码如何在生产环境中实现最高 85% 的生成加速。
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FlashAttention 完全拆解(四):FlashAttention-4——面向 Blackwell 的算法-流水线协同设计
深入拆解 FlashAttention-4 如何通过 warp 特化流水线、混合指数计算与条件 softmax 重缩放,在 Blackwell GPU 上将注意力计算推至矩阵乘法级别速度。
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平昊阳
乘长风,破巨浪, 展鸿图于未央!
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过往皆是序章,前路漫有星光
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九月风至,赴约燕园
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岁次壬寅,序属季夏。负箧吴江,栖迟久泳。时维高考新败,登阊门而北望,临胥江以长嗟。昔者子安命蹇,尚能奋藻于滕阁;今吾才疏,岂可沉沦于吴市?乃焚膏以继晷,立雪而追贤。自暑月即研电学之微,探数理之奥。但求踔厉侪辈,砥砺锋芒。 洎乎素商既至,庠序始开。选修五门皆得满绩,总评冠绝同侪。然尘世难料,人心叵测。交非其人,悔吝丛生。一载相交,竟转瞬成参商。当是时也,恍若屈子见放,贾生受谗。然仲尼厄而作春秋,左丘眇而厥有国语。经此砥砺,竟愈宿疾:昔之曲意逢迎,今则坦荡自持;向之汲汲人言,今则泰然自若。所谓塞翁失马,焉知非福耶? 若夫玄冥司节,青阳启序。既专课业,复骋赛场。数模电赛,殚精竭虑;车赛集创,呕心镂骨。常观吴江夜月,每伴姑苏晨星。悬梁刺股,非为功名之累;凿壁囊萤,实怀鸿鹄之志。终使课业蝉联榜首,竞赛累获殊荣。然形神俱瘁,犹记寒宵病骨,强支案牍;伏暑昏眩,犹自深研不辍。 岁次甲辰,时逢白藏。绩点累年称冠,奖项盈箧成行。遂膺国奖之荣,如登龙门之津。乃遍谒名师,广求良策。拟鹏徙南冥,期凤鸣岐阳。幸得燕园李萌先生青眼,许列门墙。继入艾捷科芯实习,兼修毕业设计。两事交并,心力俱疲。承钟林峰师兄鼎力,终克难关。 今当辞别葑溪,将赴燕台。忆昔韩洪润学长,指迷津于暗夜;念吴圣洁挚友,伴苦读于寒窗。实乃天眷优渥,得遇诸君。昔者范公划粥,终成社稷之臣;欧母画荻,乃育文章之伯。予虽驽钝,敢不踵武前修?悟已往之不谏,知来者之可追。陶元亮归去来辞,实获我心;王子安穷且益坚,宁移素志?今将整装而北发,岂效楚囚之泣?当乘长风,破巨浪,展鸿图于未央!

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