Modular 推出 LLM 推理手册,系统讲解 GPU 架构与 kernel 优化
blaizedsouza · x · 2026-09-22
Modular 在 LLM Inference Handbook 中新增 GPU 架构章节,面向写 kernel 或调优推理的开发者。
核心观点:动手调 GPU kernel 前,必须先建立对 GPU 执行方式的思维模型,否则「提高 occupancy」「避免共享内存 bank 冲突」这类建议只是死记规则,不知道何时适用。
章节内容覆盖:
- 硬件层:SM(流式多处理器)、Tensor Core、寄存器/缓存/共享内存/HBM 构成的内存层级
- 执行模型:thread → warp(32 线程)→ block → grid 的组织方式,以及 GPU 如何调度
- kernel 优化:把执行模型映射到硬件,在算力、内存带宽、寄存器、共享内存与调度容量限制下做权衡
细节以 NVIDIA/CUDA 为主,但概念同样适用于 AMD GPU 等并行加速器。全部页面支持在 URL 后加 .md 以 Markdown 阅读,索引见 llms.txt。
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