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Casey Muratori谈万恶之源：软件性能危机的深层根因
Casey Muratori在BSC 2026演讲《The Root of The Root of All Evil》中深入剖析软件性能危机的根源，揭示"过早优化是万恶之源"这句名言如何被行业误用，以及面向数据设计理念为何是解决性能问题的关键。
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FreeToken：753B大模型塞进单卡的本地部署硬件账该怎么算
加州大学伯克利分校开源FreeToken推理系统，利用MoE架构稀疏性实现753B参数模型单卡运行。本文解析其分层调度原理、三档硬件实测结果及关键性能限制，帮助本地部署从业者重新评估硬件需求。
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LLM推理优化选题指南：如何找到有价值的研究课题
系统梳理LLM推理优化领域的选题方法论，解析研究问题与工程改进的本质区别，涵盖KV Cache压缩、推测解码、服务系统调度等高价值方向，帮助研究生从「能读懂论文」跨越到「能提出好问题」。
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自研GPU内核让AlphaFold蛋白模型提速6.8倍
开源GPU内核库fast_trimul专门优化AlphaFold3家族模型中的三角乘法更新运算，在短序列场景下实现4.5至6.8倍速度提升，显存占用降低2.2至2.4倍，支持即插即用集成与跨硬件兼容。
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模拟存内计算：Mythic如何用物理定律突破AI芯片能效瓶颈
深入解析Mythic模拟存内计算架构的工作原理，探讨如何利用欧姆定律和基尔霍夫定律在闪存阵列中直接完成矩阵乘法，实现边缘AI推理的数量级能效提升，以及该技术面临的精度、转换开销等现实挑战。
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GPU内存读取原理：延迟隐藏与带宽优化深度解析
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Gemini 3.7 Flash发布实测，GPT-5.6超快模式提速14倍
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计算最优≠集群最优：LLM分布式训练的现实困境与破解之道
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从Web开发到芯片架构：Reiner Pope跨界转型的学习方法论
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三星zHBM、zNAND-O与BV-NAND三大存储新技术解析
三星电子发布zHBM、zNAND-O与BV-NAND三项存储新技术，分别瞄准高带宽内存、低延迟闪存与大容量NAND，系统性布局AI算力存储瓶颈解决方案。本文深度解析三项技术的原理、竞争格局与战略意图。
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软件优化让单张B200媲美专用推理芯片
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AMD收购Taalas：将AI模型刻进芯片意味着什么
AMD收购芯片初创公司Taalas，将AI模型直接固化到硅片电路中，实现极致推理能效。本文解析这一技术路线的原理、代价与行业影响，探讨AMD在AI推理赛道的差异化布局。
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中国四大AI实验室路线对比：Qwen、DeepSeek、Moonshot、Ling战略解析
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Colibri：让7440亿参数大模型跑在普通笔记本上
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在DRAM内部运行AI：突破DDR4时序规则的存内计算实验
深入解析通过故意违反DDR4内存时序规则，在DRAM内部直接运行PrismML Bonsai轻量级AI模型的存内计算实验，探讨其技术原理、能效优势与现实挑战。
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