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gsplat深度解析：3D高斯泼溅的CUDA加速革命——从伯克利/英伟达开源库到生产级实时渲染

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2026-06-30 15:18:05
深度解析UC伯克利/NVIDIA等机构联合开发的gsplat开源库：CUDA加速的3D高斯泼溅渲染引擎，节省4倍显存、缩短15%训练时间，涵盖数学原理、CUDA架构、训练流程、性能优化与生产应用。
gsplat 3D Gaussian Splatting CUDA 图形渲染 3D重建 NeRF 实时渲染 PyTorch

万字长文拆解 vLLM 0.18：PagedAttention 如何用操作系统思维颠覆大模型推理

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2026-06-29 17:17:00
2026年vLLM 0.18深度解析：PagedAttention显存管理、EAGLE3推测解码、连续批处理、分离式Prefill、FP4量化，附生产级部署代码与Benchmark对比
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vLLM 2026 推理引擎全解：从 PagedAttention 到分离式 Prefill，如何把大模型跑出 GPU 极限性能

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2026-06-29 17:16:04
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MusaCoder 深度实战：当国产GPU遇见AI驱动的Kernel生成——从PyTorch到CUDA/MUSA原生算子的全栈训练完全指南（2026）

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2026-06-16 06:47:47
MusaCoder是首个基于国产GPU完成全链路训练的代码大模型，在KernelBench上超越Claude Opus 4.7。从三阶段数据合成、多样性RFT到执行反馈RL，深度解析全栈训练方法论。
MusaCoder GPU Kernel 摩尔线程国产GPU CUDA MUSA 大模型强化学习 KernelBench 代码大模型 AI Coding 深度学习

Khal 深度实战：一次编写，跨越 WebGPU、CUDA 与 CPU 的 GPU 通用计算新范式（2026）

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2026-06-15 11:46:16
Khal（Kompute Hardware Abstraction Layer）是 Rust 生态的跨平台 GPU 硬件抽象层，让开发者用一门语言编写一次计算着色器，即可部署到 WebGPU、CUDA 和 CPU 所有目标平台。本文深入解析其架构设计、编译流程、标准库与实战代码示例。
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DFlash 深度解析：块扩散模型如何让 LLM 推理加速 6 倍——2026 投机解码完全指南

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2026-05-28 19:39:07
深入解析 DFlash 块扩散投机解码方案：如何让 Qwen3-8B 实现 6 倍无损加速，超越 EAGLE-3 与 llama.cpp，附 SGLang/vLLM/MLX 完整部署指南。
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DwarfStar 深度解析：antirez 的 DeepSeek V4 Flash 本地推理引擎——Metal 与 CUDA 双轨优化革命（2026 完全指南）

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2026-05-28 19:13:18
DwarfStar（ds4）是Redis创始人antirez开发的DeepSeek V4 Flash专用推理引擎，支持Metal与CUDA双轨优化、磁盘KV Cache、imatrix量化和原生Agent集成。本文深入解析其架构设计与性能表现。
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vLLM 深度实战：从 PagedAttention 到 Speculative Decoding——2026年大模型推理引擎内核架构完全指南

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2026-05-23 18:44:14
2026年深度长文，从PagedAttention分页思想、Continuous Batching调度算法、Speculative Decoding并行验证机制到CUDA Kernel底层实现，全面拆解vLLM推理引擎内核架构，附生产级部署实战与框架横向对比。
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llama.cpp 深度实战：从 GGUF 量化到 CUDA 内核优化——纯 C/C++ 如何在 CPU/GPU 上榨出 LLM 推理的极限性能

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2026-05-23 17:18:22
2026年深度拆解 llama.cpp 的核心架构：GGUF 格式原理、20+量化方法对比、KV Cache 优化、多硬件后端性能实测，与 Ollama/vLLM 完整横评。
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ds4 深度解析：Redis 作者的最后一战？—— DwarfStar 4 本地推理引擎的技术革命

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2026-05-15 17:47:40
深入解析 antirez（Redis 作者）新开源项目 ds4：DwarfStar 4 本地推理引擎，专门为 DeepSeek V4 Flash 打造，支持 Metal/CUDA 后端，2-bit 量化可在 96GB 内存 MacBook 上运行 284B 参数模型。
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bpftime for GPU 深度实战：将 eBPF 带进 GPU Kernel 内部——从 PTX 级插桩到线程级可观测性的全链路架构解析

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2026-05-07 10:07:31
深入解析 bpftime for GPU 如何将 eBPF 的可编程观测能力带入 GPU Kernel 内部，实现 PTX 级插桩、per-thread 粒度观测和零拷贝数据回传，为 AI 训练和高性能计算提供全新的调试与分析范式。
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TileKernels 深度解析：DeepSeek 用 80 行代码榨干 GPU，算子开发范式的降维打击

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2026-04-30 03:22:15
深度解析 DeepSeek 开源的高性能 GPU 算子库 TileKernels：基于 TileLang DSL 用 80 行代码实现手写 CUDA 级性能，覆盖 MoE Gating/Routing、FP8/FP4 量化、Engram 门控等七大算子家族，首次原生支持 NVIDIA Blackwell 架构，并通过 TVM 编译器打通昇腾等国产芯片。
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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

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2026-04-28 10:55:20
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。
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DeepSeek DeepGEMM 2026年4月重磅更新：Mega MoE融合算子、FP4精度与极致性能优化

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2026-04-23 08:41:45
深度解析DeepSeek DeepGEMM 2026年4月重大更新：Mega MoE融合算子（dispatch+Linear+SwiGLU+Combine五合一，NVLink通信与Tensor Core计算重叠）、FP8xFP4 GEMM、FP4 Indexer、PDL调度优化与JIT加速，附完整代码实战。
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DeepGEMM 深度解析：DeepSeek 开源的 FP8 GEMM 内核如何重塑 AI 推理性能边界

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2026-04-21 05:16:09
深入剖析 DeepSeek 开源的 DeepGEMM 库：从 FP8 精度革命到 1550 TFLOPS 性能突破，揭秘现代 AI 推理基础设施的底层优化技术
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