diff --git a/基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/FlashInfer Benchmark实战:从性能基线到XPU-OJ冒烟提交.md b/基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/FlashInfer Benchmark实战:从性能基线到XPU-OJ冒烟提交.md index 7ecaa0a..f7bb2ab 100644 --- a/基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/FlashInfer Benchmark实战:从性能基线到XPU-OJ冒烟提交.md +++ b/基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/FlashInfer Benchmark实战:从性能基线到XPU-OJ冒烟提交.md @@ -75,7 +75,7 @@ 使用兑换码兑换 GPU 租用余额: -访问[模力方舟官网](https://ai.gitee.com/),在左侧边栏进入 “费用中心”,点击右上角 “兑换” 使用兑换码兑换代金券; +访问 [模力方舟官网](https://ai.gitee.com/),在左侧边栏进入 “费用中心”,点击右上角 “兑换” 使用兑换码兑换代金券; ![quote](https://origin.picgo.net/2026/06/23/-2026-06-23-1515027374ed9083ad0aea.png) @@ -126,7 +126,7 @@ ![tools](https://origin.picgo.net/2026/06/23/-2026-06-23-1554030c167f9883fb1d79.png) - > 此部分内容以教程 [模力方舟快速使用SOP](../模力方舟快速使用SOP.md) 为准 + 此部分内容以教程 [模力方舟快速使用SOP](../模力方舟快速使用SOP.md) 为准。 #### 4.1.4 深度学习环境配置 @@ -1690,20 +1690,17 @@ mv *.csv results/ ### 9.2 深入理解 FlashInfer 核心概念 -- 阅读 [FlashInfer 官方文档](https://docs.flashinfer.ai/index.html) 及 [源码](https://github.com/flashinfer-ai/flashinfer),理解 Paged KV Cache、Ragged KV Cache 的设计理念; +- 阅读 [FlashInfer 官方文档](https://docs.flashinfer.ai/index.html) 及 [源码](https://github.com/flashinfer-ai/flashinfer),理解 Paged KV Cache、Ragged KV Cache 的设计理念; -- 学习 MLA (Multi-head Latent Attention) 的原理,了解 DeepSeek 的注意力优化方案; +- 学习 MLA (Multi-head Latent Attention) 的原理,了解 DeepSeek 的注意力优化方案; -- 理解 `plan()` 和 `run()` 两阶段设计的作用。 +- 理解 `plan()` 和 `run()` 两阶段设计的作用。 **参考文档:** - [KV-Cache Layout in FlashInfer](https://docs.flashinfer.ai/tutorials/kv_layout.html) - - [DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model](https://arxiv.org/abs/2405.04434) - - [DeepSeek-V3 Technical Report](https://arxiv.org/abs/2412.19437) - - [GitHub - deepseek-ai/DeepSeek-V3](https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3) ### 9.3 进入算子优化模块