#算术强度

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CUDA内核融合：减少显存带宽消耗与启动开销的实战指南

深入解析CUDA内核融合（Kernel Fusion）原理与实践：如何将多个GPU内核合并为一个，减少全局显存读写流量、降低内核启动开销，在AI推理与深度学习算子链中实现显著加速。涵盖典型融合场景、权衡注意事项及自动融合工具选型。

NVIDIA TensorRT正式支持多设备推理，通过流水线并行与张量并行将大模型分布到多张GPU，突破单卡显存墙。本文深入解析其核心机制、媒体生成流水线应用场景及工程落地要点。

深入解析NVFP4量化技术：使用NVIDIA Model Optimizer将Nemotron 3 Ultra压缩为FP4格式检查点，实现显存占用降低75%，提升推理吞吐量。涵盖量化原理、校准流程与Blackwell架构协同优化实践。

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深入解析如何使用NVIDIA Nsight Systems与Nsight Compute优化神经重建管线。从CPU-GPU同步阻塞到内核级性能剖析，掌握自动驾驶仿真场景下GPU密集型AI管线的系统性优化方法。

深入解析NVIDIA GQE（GPU Query Engine）的架构设计理念：从HBM高带宽内存、NVLink互联到内存层级感知的执行模型，探讨GPU加速查询引擎如何突破I/O与带宽瓶颈，推动数据分析与AI工程的端到端加速。

中国智谱GLM开源模型以GPT-5.5 15%的成本逼近顶级闭源模型，HBM内存短缺引发AI通胀，太空数据中心经济账浮出水面。深度解析AI产业竞争的三大新战线：开源模型、HBM供应链与算力基建革命。

Google发布开源扩散式语言模型DiffusionGemma，采用Apache 2.0许可，26B参数MoE架构实测超500 tokens/s。了解扩散式文本生成原理、性能表现及与自回归模型的速度对比。