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[CUDA 优化实战] hgemm sm120 - 100KB SMEM 中的“微雕”战争：Tensor-core、TMA、ldmatrix、mma
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文章描述对不起朋友们，本来我说gemm系列不会有后续，但我食言了，今天依然是hgemm，不过我们要拥抱RTX5060laptop上的一切，TMA+ldmatrix+mma，挑战极限本文适用于有一定CUDA编程基础，熟悉GEMM优化，对进阶tensorcore/嵌入PTX指令性能调优感兴趣的读者阅读完
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[CUDA 优化实战] hgemm - 超越 cuBLAS：Tensor-core、cp.async、ldmatrix、mma
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本文适用于有一定CUDA编程基础，熟悉GEMM优化，对进阶tensorcore/嵌入PTX指令性能调优感兴趣的读者阅读#0.序-半精度一统江湖完整kernel和测试代码可以点击hgemm查看没错，这是超越cuBLAS系列之三（NV还不针对移动端显卡调优的话，我们就还是超越。不过这估计是GEMM系列最
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[CUDA 优化实战] sgemm tf32 - 超越 cuBLAS：Tensor-core、cp.async、ldmatrix、mma
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文章描述#0.序-向量化计算的时代干货核能预警，大量配图，涉及硬核的swizzle推导过程(看完还不懂xorswizzle，可以顺着网线来打我)，layout地址坐标映射分析，指令说明，建议在PC端阅读以获得最佳体验本文适用于有一定CUDA编程基础，熟悉GEMM优化，对进阶tensorcore/嵌入
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ContextClip：为 LLM 投喂纯净 Markdown 上下文的浏览器提取利器
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最近vibecoding了个小工具，chrome扩展ContextClip，ContextClip是一款专为投喂本地LLM、RAG和Agent开发的零依赖、重隐私Chrome浏览器扩展。它直击传统网页信息收集时“截图耗时/不兼容”和“复制粘贴格式混乱”的痛点。项目地址：ContextClip#为什么
LLMmarkdownjs
白嫖 github action + Gemini 自动化每日精选论文
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AIcoding现在越来越火热，不可避免有点焦虑。我也vibecoding了一个Gemini每日精选论文工具（白嫖githubaction和googleAIstudio大模型token），加紧学习效率。欢迎star/fork使用#背景随着AI技术的飞速发展，每天都有大量的论文发表，作为工程师或者研究
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WSL2 shell 使用优化 - 交互响应速度、代理配置
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我承认，世界上最好的linux发行版，那就是—WSL#0.背景本人虽然使用Windows电脑，但一直使用WSL2工作，所有项目代码等都在WSL2里，也更习惯于linux命令行操作。结合vscode的remote套件连接WSL进行开发非常方便。但默认配置下在使用shell，可能会有代理配置难或代理无法
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[CUDA 入门] 认识 CUDA “不存在的存储层级” - local memory
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网上关于NVIDIA存储层次架构的介绍文章数不胜数，但大多集中在globalmemory、sharedmemory、constantmemory、texturememory、L2/L1cache以及registers等。提及localmemory的文章相对较少。前置基础暂且略过，今天我们直奔主题，聊
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[CUDA 优化实战] safe online softmax - 面试必问：任意 hidden_size、one pass、two pass、trade-off、split-k
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从没有最佳kernel，只有最合适的kernel----------------------------------altumsonatur（随便加点拉丁语，就会显得高大上）#0.序-背景softmax是深度学习中常用算子，在几乎所有机器学习领域常用来做置信度/权重/概率输出预测。可以说没有soft
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