Karpathy 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。
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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。
探讨如何利用强化学习后训练与多 Agent 群体协作,构建自动优化推理调度器、KV Cache 管理器、路由与算子的递归自改进(RSI)系统。
推测解码不仅没有减少每个 token 的计算量,反而增加了总 FLOPs。它之所以更快,是因为改变了 GPU 的工作负载类型:在小批大小下利用闲置算力置换延迟。
全面解析大模型推理中的多卡并行切分策略:数据并行、张量并行、流水线并行、上下文并行与专家并行,权衡通信开销并给出实战决策路径。
围绕 Transformer 计算核算、推理、数值精度、GPU 与分布式并行整理的中文学习材料。
理解工具调用期间的 KV 驻留、多轮任务连续性,以及 TTL 与调度策略之间的取舍。
从 GPU 硬件、线程层次与内存结构出发,理解 CUDA 编程的基本执行模型。
沿 Simon Boehm 的工作日志,理解合并访存、共享内存、寄存器分块与线程束级优化。
沿分词、注意力、KV Cache 和解码的执行路径,理解推理延迟与吞吐瓶颈。
围绕 Prefill / Decode 分离、分布式 KV Cache 存储池与请求调度的论文中文精读。
论文 §5、§6.4–6.6、§7–8 选章中译,保留原始图表、实验条件与公式,梳理缓存加载的关键路径。
覆盖显存核算、数据并行、张量并行、流水线并行、上下文并行与 GPU 性能分析。
从第一性原理、GPU 显存金字塔到 Online Softmax 动态分块与反向重计算的全景图解推导。
从 PagedAttention、连续批处理、前缀缓存、投机解码等核心机制,到多 GPU 动态服务架构的全景剖析。