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摘要

该推文宣布了AI性能工程资源列表的重大更新，为学习GPU和AI优化技术提供了全面的材料。

想学习我们如何提供超快速的开源模型的基础知识？从这里开始 线程中有链接，提供深入的知识
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缓存时间: 2026/08/24 11:49

想学习我们如何提供超快开源模型的基础知识？从这里开始

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刚刚发布了迄今最全面的GPU与AI性能工程学习资源列表

AI性能工程v2版（链接见讨论区）

本版本从单次推理请求的工作原理讲起，逐步深入CUDA执行模型、算力天花板、Transformer运算原理、TTFT/TPOT/吞吐率，直至内核优化技术。

这些都是我们用于深入理解推理系统优化的核心资料。

此外新增内容涵盖：

  • flashattention-4、Blackwell张量内存与低精度张量核心
  • 持续批处理、KV缓存系统、量化、推测解码与结构化解码
  • 混合专家模型服务、集合通信、网络拓扑及预填充/解码分离
  • Blackwell Ultra、MI350/CDNA 4、Ironwood与Trainium3
  • KernelBench验证平台与SOL-ExecBench测试集，另附Rubin与CDNA 5路线图观察清单

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