从 IEEE 754 到 BF16:理解 ML Infra 中的浮点精度选择2026-08-19·6632 字·14 分钟Deep-Learning Floating-Point BF16 FP16 TF32 Inference Ml-Infra起因 # 上一篇讨论模型显存时,我直接用了一张表: dtype bytes / param FP32 4 FP16 / BF16 2 INT8 ~1 当时关注的是 peak memory model,所以这张表只是作为 parameter memory 的输入,没有展开。
从参数量到 Peak Memory:模型显存到底应该怎么算?2026-08-17·5253 字·11 分钟Deep-Learning Gpu-Memory Model-Scheduling Inference Training CS336 Ml-Infra起因 # 上一篇讨论了模型调度中的 Performance Constraint:一个模型放到 GPU 上以后,到底跑多快?
从 FLOPs 到 Latency:GPU 推理性能到底由什么决定?2026-08-15·3136 字·7 分钟Deep-Learning Gpu-Performance FLOPS Roofline Inference CS336 Ml-Infra起因 # 最近在做 CS336(Language Modeling from Scratch)的 resource accounting 作业,里面要求逐个列出 Transformer forward pass 中所有的 matmul,然后按 \(2MKN\) 计算 FLOPs。