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小米 MiMo UltraSpeed 深度解析：当 SWA 架构重塑 LLM 推理——从 O(n²) 困境到 1000 tokens/s 的极致跨越

小米 MiMo UltraSpeed 深度解析：当 SWA 架构重塑 LLM 推理——从 O(n²) 困境到 1000 tokens/s 的极致跨越
2026-06-15 21:20:49 +0800 CST view 199
深入解析小米MiMo UltraSpeed如何通过SWA架构在通用GPU上突破1000 tokens/s推理速度，从O(n²)困境到极致跨越的完整技术指南。
SWA Sliding Window Attention LLM推理小米MiMo 推理优化 Transformer PagedAttention 量化推理端侧AI

TileLang + TileKernels 深度解析：DeepSeek 如何用 Python 写出让 GPU 逼近理论性能上限的 GPU 内核

TileLang + TileKernels 深度解析：DeepSeek 如何用 Python 写出让 GPU 逼近理论性能上限的 GPU 内核
2026-04-28 10:55:20 +0800 CST view 496
深度剖析 DeepSeek 开源的 TileLang DSL 和 TileKernels GPU 内核库：从 GEMM 到 MoE，从 TVM 编译基础设施到生产级量化内核，揭示用 Python 写接近硬件极限性能 GPU 代码的秘密。
TileLang GPU内核 DeepSeek 高性能计算 CUDA GEMM MoE 量化 TVM 开源项目

llama.cpp 深度实战：当 C/C++ 重写遇见端侧 LLM 推理——从 GGUF 量化到 Apple Silicon 38 tokens/s 的生产级完全指南（2026）

llama.cpp 深度实战：当 C/C++ 重写遇见端侧 LLM 推理——从 GGUF 量化到 Apple Silicon 38 tokens/s 的生产级完全指南（2026）
2026-06-16 01:17:28 +0800 CST view 369
llama.cpp 是端侧 LLM 推理的事实标准（180K+ Stars）。本文从源码架构、GGUF 格式、量化方法、跨平台后端、生产部署、性能优化到 DeepSeek V4 Flash 实战，全方位讲解本地 AI 推理。
llama.cpp GGUF 量化端侧推理本地AI C/C++ Apple Silicon

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