高性能计算相关技术文章

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Rust SIMD 进军 GPU：VectorWare 实现 core::simd 在 GPU 上运行

Rust SIMD 进军 GPU：VectorWare 实现 core::simd 在 GPU 上运行
2026-09-06 06:18:24
VectorWare宣布成功实现Rust可移植SIMD（core::simd）在GPU上运行。之前已实现Rust线程到GPU Warp的映射，但未利用Warp内的并行通道。核心技术是将SIMD向量映射为Warp内的Lane，SIMD操作映射为Warp内并行执行。文章介绍了CPU SIMD原理、Rust可移植SIMD对比架构特定内部函数的优势、技术实现中的关键挑战（向量长度不匹配、内存访问模式、控制流差异），以及对开发者、GPU编程、高性能计算的意义和应用场景。
Rust SIMD GPU core::simd VectorWare 高性能计算并行计算 CUDA

Mojo 1.0 深度实战：从「Python 超集 C 速」到生产级 AI 基础设施——三年磨一剑，全链路拆解 Modular 的破局之道

Mojo 1.0 深度实战：从「Python 超集 C 速」到生产级 AI 基础设施——三年磨一剑，全链路拆解 Modular 的破局之道
2026-08-17 12:45:19
深度拆解 Mojo 1.0 正式发布：从 MLIR 编译器架构、GPU 编程模型、Python 互操作、编译时元编程，到引用失效诊断与 MAX 推理框架，配完整代码与性能基准测试。
Mojo AI编程语言 MLIR GPU编程 Python 高性能计算异构计算 Modular 编译器基础设施

vLLM vs SGLang 深度拆解：从 PagedAttention 到 RadixAttention 的架构革命（2026实战指南）

vLLM vs SGLang 深度拆解：从 PagedAttention 到 RadixAttention 的架构革命（2026实战指南）
2026-08-14 07:13:18
深度拆解 vLLM 与 SGLang 两大推理框架：从 PagedAttention 分页内存管理到 RadixAttention 前缀树复用，从 Continuous Batching 到压缩有限状态机，配完整性能对比数据与 15 条生产踩坑清单。
vLLM SGLang 大模型推理 PagedAttention RadixAttention KV Cache 高性能计算 LLM部署

vLLM vs SGLang 深度拆解：当推理引擎分道扬镳——从 PagedAttention 到 RadixAttention 的架构革命与选型决策指南（2026）

vLLM vs SGLang 深度拆解：当推理引擎分道扬镳——从 PagedAttention 到 RadixAttention 的架构革命与选型决策指南（2026）
2026-08-14 07:12:45
深度拆解 vLLM 与 SGLang 两大推理框架：从 PagedAttention 分页内存管理到 RadixAttention 前缀树复用，从 Continuous Batching 到压缩有限状态机，配完整性能对比数据与 15 条生产踩坑清单。
vLLM SGLang 大模型推理 PagedAttention RadixAttention KV Cache 高性能计算 LLM部署

SGLang 深度实战：当 RadixAttention 重新定义 LLM 推理——从架构原理到生产部署的完整工程指南（2026）

SGLang 深度实战：当 RadixAttention 重新定义 LLM 推理——从架构原理到生产部署的完整工程指南（2026）
2026-07-20 17:18:01
深度解析SGLang推理框架核心技术：RadixAttention基数树KV缓存、连续批处理与CPU-GPU调度重叠、约束解码结构化输出、CVE-2026-5760安全漏洞修复、生产部署实战，以及与vLLM的完整对比选型指南。
SGLang LLM RadixAttention PagedAttention 推理优化 Python 深度学习向量检索 Agent RAG vLLM CVE Rust 高性能计算

CUDA Tile 深度拆解：当 GPU 编程从「线程思维」跃迁到「数据块思维」——从 Tile IR、cuTile Python 到 Blackwell 硬件映射的工程全貌（2026）

CUDA Tile 深度拆解：当 GPU 编程从「线程思维」跃迁到「数据块思维」——从 Tile IR、cuTile Python 到 Blackwell 硬件映射的工程全貌（2026）
2026-07-18 03:17:24
深度拆解 NVIDIA CUDA 13.1 Tile 编程模型：从 SIMT 到 Tile-based 的范式革命、Tile IR 虚拟指令集、cuTile Python DSL、与 Triton 的竞争格局、Flash Attention 实战案例、完整迁移指南与性能优化技巧。
CUDA GPU编程 cuTile Tile IR Blackwell Tensor Core 高性能计算深度学习 Python

Polars 深度拆解：当 DataFrame 学会「延迟计算」——用 Rust + Apache Arrow + 查询优化器重写数据分析的心智模型

Polars 深度拆解：当 DataFrame 学会「延迟计算」——用 Rust + Apache Arrow + 查询优化器重写数据分析的心智模型
2026-07-15 15:46:12
从工程师视角深度拆解 Polars：Rust + Apache Arrow 列式内存、表达式系统、查询优化器（投影/谓词下推、公共子表达式消除）、多线程 SIMD 与 Streaming 流式引擎，配完整代码实战与 7 个性能优化技巧。
Polars Rust 数据分析 DataFrame 查询优化器高性能计算 Apache Arrow 流式计算向量化 Python

RISC-V 正在重写芯片世界：从香山处理器到如意系统，一场从指令集到生态的开源革命

RISC-V 正在重写芯片世界：从香山处理器到如意系统，一场从指令集到生态的开源革命
2026-07-13 11:15:02
深度拆解RISC-V开源芯片生态：从香山处理器微架构、如意操作系统内核设计、向量/矩阵扩展AI推理到玄铁C930服务器级部署，配完整代码示例与性能优化指南。
RISC-V 香山处理器如意系统开源芯片指令集架构高性能计算 AI推理

别再手写汇编了！Go 1.27 原生SIMD，性能直接起飞

别再手写汇编了！Go 1.27 原生SIMD，性能直接起飞
2026-07-04 08:18:54
Go 1.27正式支持原生SIMD，无需手写Plan9汇编即可使用向量指令。底层archsimd包+高层Highway封装，两步走策略。Green Tea GC已用SIMD让GC开销降10%，runtime.freegc让strings.Builder扩容翻2倍。高性能计算牌桌上Go正式入座。
Go SIMD AVX AVX-512 ARM64 NEON SVE 高性能计算并行计算 GreenTeaGC 编译器优化

Khal 深度实战：一次编写，跨越 WebGPU、CUDA 与 CPU 的 GPU 通用计算新范式（2026）

Khal 深度实战：一次编写，跨越 WebGPU、CUDA 与 CPU 的 GPU 通用计算新范式（2026）
2026-06-15 11:46:16
Khal（Kompute Hardware Abstraction Layer）是 Rust 生态的跨平台 GPU 硬件抽象层，让开发者用一门语言编写一次计算着色器，即可部署到 WebGPU、CUDA 和 CPU 所有目标平台。本文深入解析其架构设计、编译流程、标准库与实战代码示例。
Rust GPU WebGPU CUDA 高性能计算图形编程

WebAssembly 2.0 深度实战：当浏览器性能突破原生壁垒——从 GC/线程/WASI 到生产级高性能计算完全指南（2026）

WebAssembly 2.0 深度实战：当浏览器性能突破原生壁垒——从 GC/线程/WASI 到生产级高性能计算完全指南（2026）
2026-06-11 13:52:44
深入解析 WebAssembly 2.0 核心新特性：GC 类型系统、多线程并行、Component Model 跨语言互操作、WASI 0.2 全平台支持、CSP 3.0 安全集成，配合 Rust 实战代码和性能实测数据。
WebAssembly WASM WASM 2.0 WASI 高性能计算前端性能浏览器性能 Rust

Polars 深度实战：碾压 Pandas 的 Rust 极速 DataFrame 引擎——从 Apache Arrow 内存模型到 Lazy Execution 的完全指南（2026）

Polars 深度实战：碾压 Pandas 的 Rust 极速 DataFrame 引擎——从 Apache Arrow 内存模型到 Lazy Execution 的完全指南（2026）
2026-06-02 16:24:32
深度解析 Polars 如何基于 Rust 和 Apache Arrow 实现比 Pandas 快 94 倍的性能，涵盖 Lazy Execution、查询优化、生产实践
Polars Rust DataFrame Python数据分析高性能计算 Apache Arrow Lazy Execution

TileLang + TileKernels 深度解析：DeepSeek 如何用 Python 写出让 GPU 逼近理论性能上限的 GPU 内核

TileLang + TileKernels 深度解析：DeepSeek 如何用 Python 写出让 GPU 逼近理论性能上限的 GPU 内核
2026-04-28 10:55:20
深度剖析 DeepSeek 开源的 TileLang DSL 和 TileKernels GPU 内核库：从 GEMM 到 MoE，从 TVM 编译基础设施到生产级量化内核，揭示用 Python 写接近硬件极限性能 GPU 代码的秘密。
TileLang GPU内核 DeepSeek 高性能计算 CUDA GEMM MoE 量化 TVM 开源项目

PHP也能Native AOT编译了！Swoole-Compiler让PHP代码直接变成机器码，性能提升150倍

PHP也能Native AOT编译了！Swoole-Compiler让PHP代码直接变成机器码，性能提升150倍
2026-04-23 16:03:56
2026年4月22日Swoole团队发布Native AOT编译器，将PHP代码直接编译为原生二进制，斐波那契测试性能提升150倍，支持C++无缝互调用，PHP正式进入编译型语言性能时代。
Swoole AOT编译 PHP性能优化原生编译 C++互调高性能计算

DeepSeek DeepGEMM 2026年4月重磅更新：Mega MoE融合算子、FP4精度与极致性能优化

DeepSeek DeepGEMM 2026年4月重磅更新：Mega MoE融合算子、FP4精度与极致性能优化
2026-04-23 08:41:45
深度解析DeepSeek DeepGEMM 2026年4月重大更新：Mega MoE融合算子（dispatch+Linear+SwiGLU+Combine五合一，NVLink通信与Tensor Core计算重叠）、FP8xFP4 GEMM、FP4 Indexer、PDL调度优化与JIT加速，附完整代码实战。
DeepGEMM DeepSeek GPU优化 CUDA FP8 FP4 MoE AI Infra 高性能计算 NVIDIA

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