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Author: shijiashuai

index.md

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+layout: default
+title: LLM-Speed
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+# LLM-Speed
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+CUDA LLM Kernel Optimization — 高性能 LLM 推理算子库，含 FlashAttention (online softmax)、FP16/INT8 GEMM with Tensor Core。
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+## 核心特性
+
+- **FlashAttention** — Online softmax 实现，支持因果遮罩
+- **FP16 HGEMM** — Tensor Core 加速半精度矩阵乘法
+- **INT8 GEMM** — SM 75+ Tensor Core 量化矩阵乘
+- **Warp Primitives** — 高效 warp-level reduction / scan
+- **共享内存优化** — Bank conflict-free 访问模式
+- **Python 绑定** — 通过 pybind11 提供 Python 接口
+
+## 算子实现
+
+| Kernel | 关键技术 | 架构要求 |
+|--------|---------|---------|
+| Naive Attention | 共享内存 QK^T | SM 70+ |
+| Tiled Attention | 分块计算 + 流式 softmax | SM 70+ |
+| Flash Attention | Online softmax + 因果遮罩 | SM 70+ |
+| HGEMM | WMMA Tensor Core (FP16→FP32) | SM 70+ |
+| Tensor Core GEMM | INT8/FP16 混合精度 | SM 75+ |
+
+## 快速开始
+
+```bash
+# CMake 构建
+cmake --preset release
+cmake --build build/release -j$(nproc)
+
+# Python 安装
+pip install -e .
+
+# 运行测试
+pytest tests/
+```
+
+## 技术栈
+
+| 类别 | 技术 |
+|------|------|
+| 语言 | CUDA C++17, Python |
+| 构建 | CMake 3.18+, setup.py (CUDAExtension) |
+| 绑定 | pybind11 v2.11.1 |
+| GPU | SM 70+ (Volta → Hopper) |
+| 测试 | pytest + Hypothesis |
+
+## 链接
+
+- [GitHub 仓库](https://github.com/LessUp/llm-speed)
+- [README](README.md)