推理加速 on PlumePHP

CUDA 编程入门：从 Hello GPU 到线程网格模型

Thu, 10 Sep 2026 10:00:00 +0800

在大模型推理与训练日益普及的今天，GPU 已不再是游戏玩家的专属硬件，而是 AI 基础设施的核心。理解 CUDA 编程，是每一位希望深入 AI 系统优化的工程师必经之路。本文从零开始，带你掌握 GPU 并行计算的核心概念与实战代码。

GPTQ / AWQ / W4A16：大语言模型权重量化实战

Thu, 10 Sep 2026 10:00:00 +0800

使用 70 GB 显存才能跑一次的 Llama-2-70B，量化后可以塞进 24 GB 的消费级显卡。这不是魔法，而是大语言模型（LLM）权重量化带来的实际收益。本文将深入讲解 GPTQ、AWQ、SmoothQuant、W4A16 等主流量化方案的原理与实战，帮助你在生产环境中实现 4 倍模型压缩而不显著牺牲精度。

KV Cache 优化与注意力机制加速：FlashAttention / PagedAttention

Thu, 10 Sep 2026 10:00:00 +0800

大型语言模型（LLM）的推理性能已经成为生产环境部署中的核心挑战。在 Transformer 架构中，自注意力机制（Self-Attention）虽然在建模长距离依赖方面表现出色，但其计算和内存开销随序列长度呈平方增长。当上下文窗口扩展到 128K 甚至 1M token 时，传统的注意力实现会迅速触及 GPU 硬件瓶颈。本文将深入探讨三项关键技术——FlashAttention、PagedAttention 与 KV Cache 优化——它们分别从计算效率和内存管理两个维度重塑了 LLM 推理的工程实践。