yuzhengKarpathy 加速本地大模型的秘诀，终于有了工程解法：Uzu 如何突破 Apple Silicon 访存墙
Karpathy 曾指出单批次自回归解码受制于内存带宽，而推测解码可利用闲置算力并行验证多个 token。Mirai 推出的开源引擎 Uzu 结合量化、Metal 算子、DFlash-Weaver 投机树与无回滚验证，在 M5 上将 9B 模型推到 92~117 tok/s。
NOTES & IDEAS
性能分析
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图解大模型推理并行策略：从数据、张量到混合并行
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图解大模型推理：从 Prefill 到 Decode
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GPU 算子与执行优化：从 26 到 100 token/s 的推理引擎破茧之路
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怎样读一个推理性能数字
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