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      摘要: 本文是CUDA矩陣乘法系列文章的上篇。這個系列會從一個最簡單的實現出發,逐步優化到cuBLAS標準庫86%的性能,并詳細介紹其中涉及到的CUDA性能優化技巧。 本文首先給出了一個開箱即用的實驗源代碼,然后介紹了GPU硬件知識以及3種簡單實現,逐步展示了把性能從cuBLAS的0.39%優化到16%,即性能提升40倍的“魔法”。 閱讀全文
      posted @ 2025-11-01 19:49 QZero 閱讀(145) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 本文為CUDA并行規約系列文章的下篇,本文介紹了5種并行規約算法的實現,并從硬件的角度對它們進行分析和優化,最終給出一個開箱即用的模板代碼及其使用示例。 閱讀全文
      posted @ 2025-09-28 18:28 QZero 閱讀(210) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 本文為CUDA并行規約系列文章的上篇,本系列將會介紹CUDA編程的一些基礎軟硬件知識,然后給出7種規約算法的實現,并從硬件的角度對它們進行分析和優化,最終給出一個開箱即用的模板代碼。 本文主要介紹了CUDA編程的基礎軟硬件知識,并給出了2種規約算法的實現和分析。 閱讀全文
      posted @ 2025-09-26 18:26 QZero 閱讀(224) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 本文緊接系列的上篇,介紹了 transpose,summation,broadcast_to 等更為復雜的深度學習算子的反向傳播公式推導。 閱讀全文
      posted @ 2025-09-12 14:32 QZero 閱讀(143) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 本文為常用算子反向傳播公式的上篇,介紹了適用于任意張量函數的鏈式法則公式,使用該公式可以求出諸如reshape,broadcast_to這類會改變張量維度數量的算子的反向傳播公式。本文同時給出了求常見算子反向傳播公式的通用方法,并以幾個簡單的算子為例進行了演示。 本系列文章的下篇將用本文提到的公式求解reshape,transpose等更復雜的算子的反向傳播公式。 閱讀全文
      posted @ 2025-09-11 20:29 QZero 閱讀(142) 評論(0) 推薦(1)
      摘要: 本文總結了矩陣導數的本質定義,對矩陣求導鏈式法則公式進行了討論,并使用矩陣求導鏈式法則公式推導了矩陣乘法的反向傳播公式。 閱讀全文
      posted @ 2025-09-10 21:07 QZero 閱讀(271) 評論(2) 推薦(1)
      摘要: 本文記錄了在mac下使用1.8.0版本的libnfc時寫卡失敗的問題,并給出了使用1.7.1版本libnfc的解決方案。本文同時在文末記錄了使用libnfc對NFC卡片進行復制和編輯的操作步驟。 閱讀全文
      posted @ 2025-09-07 22:48 QZero 閱讀(88) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 本文記錄了在使用 springcloud gateway 的場景下,后端流式輸出異常的情況,具體表現為大模型返回并沒有流式輸出,而是一次性全部返回;并且經過測試,直接對業務服務進行請求能夠成功進行流式輸出。 最終發現,是業務服務返回的 Content-Type 錯誤導致 gateway 沒有按照流式輸出返回給前端,只需要修改接口的 Content-Type 即可解決問題。 修改接口 Content-Type 之后,spring web 框架會按照 SSE 標準返回,此時需要前端使用 eventsource-parser 這個開源庫對返回的數據進行解析。 閱讀全文
      posted @ 2025-08-29 18:55 QZero 閱讀(242) 評論(0) 推薦(0)
      摘要: 本文記錄了對一個混淆后的js腳本的逆向過程,并介紹了過程中遇到的兩種js混淆策略與應對方式;與此同時,本文還記錄了對于禁止F12調試的站點的破解方法;最后,本文對js逆向與這過程中的AI工具使用情況進行了一些感受分享與討論。 閱讀全文
      posted @ 2025-08-03 19:49 QZero 閱讀(1660) 評論(4) 推薦(13)
      摘要: 前言 最近筆者有個項目需要從單體后端遷移到微服務架構后端,使用的技術棧是springboot + nacos + openfeign。為了確保通信安全,所有服務都啟用了https。前期不使用https的demo很快就跑通了,但是今天在繼續搭建啟用https的demo時,遇到了很多坑,在此記錄一下,希 閱讀全文
      posted @ 2025-05-19 22:58 QZero 閱讀(117) 評論(0) 推薦(0)
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