CUDA

深入探讨如何在 NVIDIA Blackwell B200 GPU 上利用 Tile Language Extensions (TLX) 优化锯齿状闪存注意力机制（JFA），为迈向 FlashAttention-4 (FA4) 奠定坚实的技术基础。

深入探讨如何利用专家使用频率排序、动态分级量化策略以及修改 llama.cpp CUDA 内核，在 3 张消费级 RTX 3090 显卡上以 80 tokens/s 的速度完整运行 125B 参数的 Qwen3.8-Flash-Next 混合专家模型。

深入探讨如何在 Windows 环境下利用 ZLuda、HIP SDK 及 SCALE 等二进制翻译层与编译器工具链，在 AMD Radeon 显卡上运行 NVIDIA CUDA 程序与 AI 框架，并提供云端 API 备用方案。

深入探讨 PyTorch 2026 北美大会核心议题，详解 PyTorch 2.x 编译器架构、异构芯片后端、Triton 自定义算子开发及大规模分布式并行计算基础设施。

PyTorch 2.14 正式发布！通过将基于 CuTeDSL 生成的 CUTLASS 算子与 NVGEMM 引入 TorchInductor，实现了显存尾部融合（Epilogue Fusion）的重大突破，大幅降低大模型训练与推理延迟。

深入探讨如何从底层构建高性能 LLM 推理运行时，涵盖 CUDA 图、权重打包以及 H100 硬件优化策略，并解析开发过程中的核心挑战。

深入了解 TitanCore Core-1，这是一个专为万亿参数 LLM 训练设计的高性能 C++/CUDA 基础设施，通过 ZeRO-3 和自定义融合算子实现 2.6倍的性能提升。

虽然全世界都在关注英伟达的 H100 和 Blackwell GPU，但其万亿美元霸权的真正秘密在于 CUDA。本文深入探讨了软件而非仅仅是硅片，如何为 AI 开发创造了不可逾越的护城河。

深入探讨 Claude 3.5 Sonnet 和 OpenAI Codex 等现代大语言模型如何通过生成高性能 Triton 和 CUDA 内核来彻底改变 GPU 编程方式。