WingEdge777
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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CUDA 入门：揭开 local memory 逻辑私有、物理落 global 的本质，讲解触发场景与避免编译器溢出到 local memory 的性能要点。
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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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CUDA safe online softmax 全场景攻略：覆盖任意 hidden_size、one pass/two pass、split-k 等面试高频考点的实现方法与 trade-off 分析。
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[CUDA 入门] L1/TEX/SMEM - 再识bank conflict
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结合 NCU 验证与 NV GTC 技术报告，重新理解 L1/TEX/SMEM 共享存储上的 warp 间 Bank Conflict 成因与规避方法。
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[CUDA 优化实战] sgemm - 超越 cuBLAS：带你学会极致优化的矩阵乘法 cuda c++ 实现
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纯 C++ CUDA 手搓 SGEMM，从 naive tiling 到双缓冲与 swizzle，在 RTX 5060 上超越 cuBLAS，系统复盘 FP32 矩阵乘法极致优化全流程。
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[CUDA 优化实战] RoPE - 手写算子的作用之 kernel fusion：减少访存次数、减少启动开销的优化技巧
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对比 PyTorch 与手写 CUDA Kernel 实现 RoPE 算子，解析 kernel fusion 如何通过减少访存与启动开销突破大模型推理的显存带宽瓶颈。
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[CUDA 优化实战] 矩阵转置-从 Padding 到 XOR Swizzle：CUDA 共享内存优化的艺术
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CUDA 矩阵转置优化实战：从合并/跨步访存的朴素 Kernel，演进到 Shared Memory Tiling、Padding 与 XOR Swizzle，详解共享内存 Bank Conflict 的成因与规避方法。
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CUDA 开发者应该熟悉的数
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梳理 CUDA 性能调优必知的硬件参数与延迟量级——Warp Size、SM 数量、访存带宽等黄金数字，帮助开发者榨干 GPU 算力。
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