BLOG / 766 ARTICLES
技术笔记
计算机基础、AI、后端与客户端开发笔记
766 篇文章
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AI
flashattention1-2-3 系列总结
给定输入向量 \mathbf{x} = [x_1, x_2, \dots, x_N],Softmax(x) 函数的输出定义为(默认对行进行 Softmax。):
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AI
CUDA编程模型进阶
前面学习了 CUDA 编程模型的基本概念,内核配置以及内核调用,我们会编写简单的 CUDA 代码了,本文将深入探讨 CUDA 编程模型是如何映射到 GPU 底层硬件架构的,并探讨影响性能的各种底层因素。
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AI
FasterTransformer速览
FasterTransformer(FT) 是一个库,用于实现基于 Transformer 的神经网络推理的加速引擎,对于大模型,其以分布式方式跨越许多 GPU 和节点。FasterTransformer 包含 Transformer 块的高度优化版本的实现,其中包含编码器 Encoder 和解码器 Decoder 部分。基于 FT 可以运行完整的编码器-解
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AI
英伟达GPU架构总结
深度神经网络是由大量具有相同结构的神经元堆叠而成的,它们本质上具有很高的并行性,同时,神经网络严重依赖矩阵数学运算。对于多层网络来说,其需要大量的浮点性能和带宽来提高计算效率和速度,而 GPU 拥有数千个针对矩阵数学运算优化的处理核心-CUDA 核心,可提供数十至数百 TFLOPS 的性能,因此 GPU 硬件天然适合神经网络的训练和推理计算。
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AI
模型上下文协议(MCP)
为了让 LLM 成为真正的智能体,必须具备与外部环境交互的能力——访问实时数据、调用外部软件。没有标准化通信协议,每次集成都需定制开发,难以复用,阻碍了复杂 AI 系统的扩展和互联。