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Transformer 算力与显存计算器
训练一个 Transformer LM 的四个关键数——参数量、训练算力、显存、训练时间——每个一条公式、一张图,选个模型、拖拖滑块就能看它们怎么变。CS336 笔记 §5.4 的配套页面,另有保留全部参数的完整版。
图形学 · 渲染 · AI 系统
多伦多大学计算机工程。从路径追踪、体积渲染一路写到可微渲染,现在站在图形学与 AI 的交叉点上——读推理框架的源码、给 Transformer 算账,也顺手做一些帮自己看懂复杂系统的工具。
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训练一个 Transformer LM 的四个关键数——参数量、训练算力、显存、训练时间——每个一条公式、一张图,选个模型、拖拖滑块就能看它们怎么变。CS336 笔记 §5.4 的配套页面,另有保留全部参数的完整版。
Writing
GPU training optimization
A technical walkthrough of FlashAttention’s four generations — from IO-aware tiling on A100, through better work …
GPU training optimization
在 RTX 5090 上实测一步 Transformer 训练的时间和显存,再把 RMSNorm 和 attention 逐个 op 拆开,看每一步算了多少、搬了多少、为反向存了多少。最后都落到 attention 的两个 seq × …
GPU training optimization
GPU 的存储层级、SM 结构、occupancy 和 CUDA 执行层级;再用 GELU、softmax、row sum、matmul 四个例子入门 Triton,附录对照 TPU。GPU training optimization 系列 …
AI笔记
记录如何使用 OpenClaw AI Agent 搭配 Claude Opus,通过自然语言对话完成 Hugo 博客的搭建、主题定制、部署上线的完整过程。一次人机协作的实验。