cpu-optimization

Venkat 解释道，热路径中未经优化的CPU工作会严重影响推理性能，并介绍了他在 mooncake 中提交的PR，该PR添加了一个内存池，用于实现无锁、无分配的操作，使 vLLM 和 SGL 项目受益。

一篇深入的技术博客文章，解释如何使用现代x86_64 CPU上的SIMD指令高效地转置矩阵，重点介绍类似_mm256_shuffle_epi8的AVX2内联函数。

该 PR 为 ggml-cpu 加入针对 x86 及通用 CPU 优化的 q1_0 点积内核，提升量化 LLM 推理速度。

研究采用稀疏条带技术在CPU上优化2D图形渲染，以提升性能并降低内存开销。