大模型推理加速技术：FlashAttention原理与实现
本文深入解析大语言模型推理加速的核心技术——FlashAttention。通过分析传统注意力机制的计算瓶颈，详细阐述FlashAttention的IO感知算法设计、前向反向传播实现，以及其在GPU内存层次结构中的优化策略。文章包含完整的CUDA实现示例、性能基准测试和实际部署指南，为开发者提供高效注意力计算的全套解决方案。
《3D草原场景技术拆解：植被物理碰撞与多系统协同的6个实战方案》
本文聚焦3D开放世界草原场景开发中植被交互与物理碰撞的核心问题，结合实际项目经验，分享6项轻量化适配实践。针对草叶穿模，通过分层碰撞体体系与物理采样频率同步优化，平衡精度与性能；解决植被动态动画冲突，采用风力参数与碰撞动画融合逻辑；应对植被与地形适配问题，设计运行时高度采样与坡度适配机制；优化LOD切换卡顿，构建碰撞体精度过渡与速度关联切换方案；改善音效同步与叠加问题，绑定角色移动轨迹采样并加入冷却机制。
《3D山地场景渲染进阶：GPU驱动架构下细节与性能平衡的6大技术实践》
本文围绕3D开放世界山地场景渲染，分享GPU驱动架构下平衡地形细节与性能的实践经验。针对传统CPU驱动架构的负载失衡问题，重构Tile-Sector-Patch三级数据结构，将地形计算迁移至GPU，降低CPU耗时；通过自适应压缩与裂缝修复优化四叉树，减少显存占用；设计融合距离与地形复杂度的LOD模型，兼顾细节与效率；借ID Map与三平面渲染优化材质混合，降低带宽消耗；采用Chunk位图与视差贴图实现轻量化动态地形交互；最后通过统一LOD阈值与设备定制参数，实现多系统协同适配。
LLM 内存需求计算方式
GPU上大语言模型的内存主要由模型权重和KV缓存构成。70亿参数模型以16位精度加载时，权重占约14GB；KV缓存则随批大小和序列长度线性增长，显著影响显存使用，限制推理吞吐与长上下文处理。