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。
quantization
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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。
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。
llm-compressor框架解析
LLM Compressor 量化原理、架构与算法执行流程 本文整理 llm-compressor 的量化体系：它如何把不同 PTQ / GPTQ / AWQ / SmoothQuant / AutoRound / FP8 / FP4 / KV cache quant 算法封装成 Modifier，如何通过 event 和 hook 在校准前向中收集统计量，如何逐层压缩模型，最后如何保存成 vLLM 可加载的 compressed-tensors checkpoint。 整体阅读顺序： 先理解量化的基础公式和粒度。 再看 llm-compressor 的整体架构、pipeline、event ...