面试必问:为什么 Triton 编译器生成的代码在某些场景下能反超专家手动编写的 CUDA C++?
在高性能计算和深度学习领域,NVIDIA的Triton编译器正逐渐成为编写高性能GPU内核(尤其针对矩阵乘法等张量操作)的首选工具。一个常被问到的面试问题是:为什么一个编译器生成的代码,在某些场景下,能够反超由经验丰富的专家手动编写、并经过...
在高性能计算和深度学习领域,NVIDIA的Triton编译器正逐渐成为编写高性能GPU内核(尤其针对矩阵乘法等张量操作)的首选工具。一个常被问到的面试问题是:为什么一个编译器生成的代码,在某些场景下,能够反超由经验丰富的专家手动编写、并经过...
在深度学习,尤其是大型语言模型(LLM)的面试中,这是一个非常常见且重要的问题。理解计算瓶颈是优化模型部署和推理速度的关键。对于基于 Transformer 架构的大模型,在推理(Inference)阶段,计算瓶颈确实往往落在存储带宽(Me...
大型语言模型(LLM)在生成文本时采用自回归(Autoregressive)方式,即逐词生成。虽然这种方式保证了生成内容的连贯性,但也带来了严重的性能挑战,尤其是在长序列生成时。核心问题在于Transformer模型中的自注意力(Self-...