01
CUDA量化计算概述
量化基本概念 · CUDA优势 · FP16/INT8/INT4精度
基础精度
02
GPU内存层次结构
全局/共享/寄存器 · L1/L2缓存 · 访问延迟
内存延迟
03
内存带宽瓶颈分析
带宽首要瓶颈 · 利用率计算 · 优化策略
带宽瓶颈
04
共享内存优化
bank conflict · padding技巧 · 动态分配
共享内存冲突
05
寄存器压力与溢出
寄存器限制 · 溢出影响 · 减少寄存器使用
寄存器溢出
06
线程束发散问题
warp divergence · 数据重排 · 避免分支
线程束分支
07
全局内存合并访问
合并条件 · 非合并惩罚 · AoS vs SoA
内存布局
08
量化中的原子操作
原子开销 · warp shuffle · 共享归约
原子归约
09
向量化加载与存储
float4/int4/half2 · 带宽利用率提升
向量化SIMD
10
流水线与异步操作
CUDA流 · 异步拷贝 · 计算传输重叠
流水线异步
11
Kernel启动开销
启动延迟 · kernel融合 · 持久化线程
启动融合
12
量化中的数值精度
FP16/FP32/INT8精度损失 · 混合精度训练
精度混合精度
13
INT8量化计算优化
INT8矩阵乘 · Tensor Core · 量化反量化
INT8Tensor Core
14
Tensor Core编程
WMMA API · m16n8k16 · 量化优势
Tensor CoreWMMA
15
量化模型推理优化
Batch推理 · 动态形状 · 算子融合
推理融合
16
内存池与缓存优化
自定义内存池 · 缓存友好 · 预取技术
内存池预取
17
量化中的归约操作
warp/block/多block归约 · 性能对比
归约warp
18
稀疏量化计算
结构化/非结构化稀疏 · 稀疏矩阵乘
稀疏结构化
19
量化中的查找表
LUT加速 · 共享内存LUT · 权衡
LUT查表
20
动态量化与静态量化
动态开销 · 静态预处理 · 校准数据集
动态静态
21
CUDA Graph优化
Graph创建 · 量化推理加速
CUDA Graph加速
22
多GPU量化计算
通信开销 · NCCL · 模型/数据并行
多GPUNCCL
23
量化中的数值稳定性
溢出处理 · 饱和计算 · 随机舍入
稳定性舍入
24
Profiling工具使用
Nsight Compute/Systems · nvprof技巧
ProfilingNsight
25
量化中的内存对齐
对齐要求 · 性能影响 · 自定义分配器
对齐分配器
26
量化中的条件计算
动态分支代价 · 谓词执行 · select指令
条件谓词
27
数据类型转换优化
FP32→INT8 · 查表法 · SIMD加速
转换SIMD
28
量化中的激活函数
ReLU/GELU/SiLU量化 · 近似/查表
激活近似
29
LayerNorm量化优化
量化实现 · warp归约 · 融合
LayerNorm融合
30
量化综合案例
完整流程 · 性能调优 · 问题排查
实战案例