刘芷溢
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FlashAttention v1-v4：从 IO 感知到异步流水与硬件协同
沿着 FlashAttention v1-v4 的论文、作者博客与源码，拆解 Ampere、Hopper、Blackwell 如何改变 attention 的数据路径、线程分工和瓶颈，并用调度图解释 copy、MMA、softmax 与输出校正如何真正重叠。
理解 H100：从硬件数据路径到 Nsight Compute 瓶颈分析
沿着 kernel 的分配、指令发射、访存与异步矩阵计算，建立 H100 的硬件工作模型，并把 Nsight Compute 的吞吐、调度、事务和依赖指标组织成可验证的瓶颈诊断方法。
Bridging the Gap Between Promise and Performance for Microscaling FP4 Quantization 论文笔记
以格式、量化算法和 GPU Kernel 的跨层约束为主线，拆解 ICLR 2026 论文 Bridging the Gap Between Promise and Performance for Microscaling FP4 Quantization，解释旋转为何改善 MXFP4 却可能伤害 NVFP4、MR-GPTQ 如何修正这一矛盾，以及 QuTLASS 的真实收益与部署边界。
FP4、FP8 与 INT8/INT4：数值范围、块缩放与推理计算精度
从标量编码、共享 scale 与有效位宽出发，拆解 INT8、FP8、MXFP8、INT4、MXFP4、NVFP4 的表示范围，并沿 GEMM、GQA/MLA Attention 数据流解释 8 bit/4 bit 推理真正使用的乘法、累加、Softmax 与输出精度。
从 EAGLE 到 DFlash 2：SGLang 与 SpecForge 的投机解码训练和推理
沿 EAGLE、EAGLE-2、EAGLE-3、DFlash、DSpark 和 DFlash 2 的演进，解释 draft 的训练目标、数据对齐、推理状态与验证预算，并对照 SpecForge 训练和 SGLang serving 源码串起完整流程。
README
CuTe FlashAttention-2 case-study benchmark This directory preserves the exact teaching kernel, benchmark harness, raw results, and figure generator used by the corresponding tom-jerr blog post.
CuTe 详解：以 FlashAttention-2 拆解 Layout、TiledCopy 与 TiledMMA
以一份可运行的 FlashAttention-2 前向 Kernel 为贯穿案例，从坐标函数和线程所有权出发，详解 CuTe 的 Layout algebra、Tensor、TiledCopy、TiledMMA、寄存器重解释与流水线，并用正确性和性能实验检查这些抽象最终生成了什么。
LLM 量化综述：数据格式、PTQ 与 QAT 的算法演进
从 INT8、FP8、INT4、MXFP4、NVFP4 的表示范围与舍入误差出发，按 8 bit、4 bit 和低于 4 bit 梳理 PTQ/QAT，解释各方法解决的问题、相对前作的创新、核心优化与数值稳定性，并对应到 llm-compressor 的工程实现。
python
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Asyncio
Python 中的Asyncio 使用单线程 + 事件循环 (Event Loop)。这是一种协作式多任务。 代码执行到 await（比如等待网络响应）时，主动交出控制权挂起自己，让事件循环去执行其他任务。等到网络响应回来了，再恢复执行。 优缺点 适用场景：高并发 I/O（特别是网络连接）。 比如：高性能 Web 服务器（FastAPI）、WebSocket 服务、同时处理数万个长连接。 优缺点： ✅ 极致轻量：没有线程切换的操作系统开销，内存占用极低，能处理 C10k（万级并发）问题。 ❌ 传染性：一旦用了 async，整个调用链都要变成异步。 ❌ 怕阻塞：因为是单线程，如果中间混入了一个耗...
Python 中的并行
Python 中的并行 基于线程的并行 threading 模块提供了一种在单个进程内部并发地运行多个 线程 (从进程分出的更小单位) 的方式。 它允许创建和管理线程，以便能够平行地执行多个任务，并共享内存空间。 线程特别适用于 I/O 密集型的任务，如文件操作或发送网络请求，在此类任务中大部分时间都会消耗于等待外部资源。 伪并行 在 CPython 中，由于存在 全局解释器锁(GIL)，同一时刻只有一个线程可以执行 Python 代码（虽然某些性能导向的库可能会去除此限制）。 如果你想让你的应用更好地利用多核心计算机的计算资源，推荐你使用 multiprocessing 或 concurre...
Python 中的装饰器
Python 中的装饰器 它是 Python 3.7 引入的一个标准库工具（from dataclasses import dataclass）。它的主要作用是 自动生成样板代码。 装饰器本质上就是一个 “接收一个函数/类，并返回一个新的函数/类”的高阶函数 工作流程 @dataclass 的核心工作流程是利用 Python 的 元编程 (Metaprogramming) 能力。具体步骤如下： 读取类型注解 (__annotations__)： Python 的类会把变量定义的类型保存在 __annotations__ 字典中。 dataclass 函数会去读取 Student 类中的 nam...