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FlashAttention-4 from Scratch to Near-SOTA in 60 Diagrams (cuda/ptx)

作者以60张图解的方式,从零开始在CUDA和少量PTX上构建B200的dense attention kernel,最终达到FlashAttention-4在4K/8K/16K序列长度下94.4%的性能。文章从baseline kernel讲起,逐步介绍每个优化,包含14个kernel的渐进式实现,重点分析Blackwell硬件上softmax与tensor core不对称扩展带来的瓶颈,并通过将softmax开销降低和与matmul重叠来优化。最后将kernel接入视频生成模型作为capstone项目。代码开源,适合GPU kernel研究入门。

技术 › 编程语言 Iaroslav Elistratov 2026-09-1566.6 KB 23.3K 316 92

英伟达财报真正该听什么?老黄这六个信号会决定AI硬件链

文章分析英伟达即将发布的财报,指出真正决定未来几个季度预期的是六个关键信号:AI云订单能否从融资驱动转向收入驱动、Rubin能否无缝接续Blackwell、Vera CPU能否形成独立收入线、Groq 3 LPX能否留住专用推理预算、服务器涨价后毛利率能否守住75%,以及英伟达亲自介入土地、电力和融资所带来的商业模式变化。文章认为当前AI行情的核心已从GPU供给转向客户资本与回报的可持续性。

投资 › 股票 美股大数据 2026-08-2614.4 KB 5.2K 17 87