风花雪月

Implements efficient block sparse attention mechanism through antidiagonal scoring, achieving 13.5x speedup in long-context Transformer models while maintaining high accuracy across natural language, video understanding, and video generation domains.

Paddle Lite移动端推理框架深度解析，包括OpLite、OpParam、Kernel、MIR、TypeSystem、KernelContext等核心模块设计，以及硬件后端扩展方法和优化策略。

Transformer架构深度解析，包括Encoder和Decoder结构设计、Multi-Head Attention机制、Position-Wise Feed-Forward Network，以及完整的TensorFlow实现代码示例。

CUDA编译技术详解，包括nvcc编译器参数配置、虚拟架构和真实架构的区别、PTX和CUBIN文件生成，以及多架构兼容性编译策略。

CUDA编程模型详解，包括线程、块、网格的层次结构，warp概念，内存模型（寄存器、共享内存、全局内存等），以及CUDA流编程技术，涵盖内存分配、流创建、同步等核心概念。

CUDA memory hierarchy explained, including register file, L1 cache, shared memory, constant cache, L2 cache, global memory, local memory, texture and constant memory characteristics and usage.

CUDA流编程技术，包括流的创建、同步、销毁等基本操作，以及流优先级设置、非阻塞流使用等高级特性，帮助实现GPU并行计算优化。

CUTLASS convolution implementation explained, including convolution parameter definitions (K, C, R, S), Conv2dProblemSize configuration, output size calculation formulas, and CUTLASS library applications in convolution operations.

GEMM矩阵乘法优化技术详解，包括基础概念、向量内积和外积优化方法、双缓冲技术等核心优化策略，帮助提升GPU上矩阵运算性能。

In-depth analysis of CUTLASS GEMM implementation, including MmaPolicy and MmaBase template class design, shared memory management, tensor references, warp-level GEMM operations, and other core code structures and implementation details.