风花雪月

大语言模型量化技术综述，包括SmoothQuant、AWQ、LLM.int8、GPTQ、ZeroQuant、LUT-GEMM、SparseGPT等先进量化方法，以及weight-only量化在推理优化中的应用。

深度学习归一化方法详解，包括Batch Norm、Layer Norm、Instance Norm、Group Norm四种归一化技术的原理、实现方法和PyTorch代码示例，帮助理解不同归一化策略的应用场景。

NVIDIA GPU sparse computing technology overview, including efficient GPU kernel implementations for N:M sparse weights, Apex N:M sparse support, structured sparsity optimization on Tensor Cores, and related papers and open source project resources.

Stable Diffusion推理优化技术详解，包括Flash Attention、Norm融合、混合Layout计算、推理显存优化等核心技术，实现512×512图像0.76秒生成，性能超越TensorRT 7.9%。

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 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.