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本文分享 TileLang 在 AMD GPU 上的调试经验，利用 rocprof 精准定位内核性能瓶颈。通过动态分块、消除线程束发散及流水线重叠三大方法，有效解决内存墙与计算延迟问题，助力开发者实现大模型算子的高效优化。
本文针对 AMD MI300X 大模型推理中的内存瓶颈，利用 TileLang 手写优化 Attention 算子。通过重构分块策略匹配 Wavefront 架构，显著降低延迟并提升 GPU 利用率，为高性能计算提供实战指南。
本文揭秘 TileLang 编译黑科技，展示其如何通过智能调度与内存优化，显著提升 AMD GPU 算子性能。文章深入解析指令级并行、软件流水线及自动向量化技术，帮助开发者摆脱手动调优困境，在大模型推理场景中实现超越预期的算力表现。
本文详解 TileLang 在 AMD GPU 上的算子调试技巧，利用 rocprof 精准定位 Bank Conflict 性能瓶颈。通过调整分块策略与引入 Padding 优化内存布局，成功消除冲突并大幅提升推理吞吐量，助力开发者实现从“跑通”到“跑快”的跨越。
本文深入解析 TileLang 在 AMD MI300X 上的算子优化实践。针对通用算子水土不服问题，通过调整分块策略对齐 Wavefront 架构，显著提升显存带宽与推理吞吐量。文章分享 Attention 算子重构细节及社区共建经验，助力开发者榨干硬件性能。
本文深扒 SGLang 源码，揭示默认算子在 AMD MI300X 上的瓶颈。通过结合 TileLang 定制专属算子，优化指令调度与内存访问，成功将显存带宽利用率提升至 92%，实现推理加速的终极突破。
本文详解如何利用 TileLang 编写自定义算子，深度释放 AMD GPU 矩阵核心潜力。通过 LDS 优化与分块策略实战，解决 Wavefront 机制适配难题，显著提升 MI300X 等高端显卡的矩阵乘法性能，是开发者掌握高性能计算的关键指南。
本文实测 SGLang 与 TileLang 在 AMD 显卡上的高效组合，打破生态偏见。通过原生适配与自定义算子优化，MI300X 在大模型推理中展现卓越性能与高并发稳定性，为开发者提供高性价比的 AI 基础设施新选择。
本文详解如何利用 TileLang 优化 AMD GPU 算子，无需重写 C++ 即可解决大模型推理中的性能瓶颈。通过分块策略对齐 Wavefront 及融合 Softmax 实战，显著降低长序列延迟，提升计算效率，是 AMD ROCm 平台高效开发的理想方案。
本文详解 TileLang 在 AMD GPU 算子优化中的实战应用。针对 MI300X 架构特性，通过调整 Wavefront 映射与共享内存策略，显著提升 GEMM 等核心算子性能。掌握 TileLang 助力开发者突破硬件瓶颈，实现大模型推理加速。
本文深入探讨 SGLang 与 TileLang 在 ROCm 7.x 生态中的适配现状。针对结构化生成与算子融合需求，分析两者在 AMD GPU 上的性能潜力、编译挑战及工程变通方案，为开发者提供超越 vLLM 的技术选型新视角。
本文深入解析 TileLang 编程入门，助开发者解锁 AMD GPU 底层性能潜力。通过手动管理数据分块与共享内存，优化矩阵乘法算子，显著提升 MI300X 等硬件的推理效率，是突破通用库瓶颈、定制高性能内核的关键技术。
本文记录从零开始参与 TileLang 社区建设的全过程。作者针对 AMD MI300X 架构长序列生成瓶颈，通过动态分块策略优化算子性能，提升吞吐量 26%。文章详解复现脚本编写、社区协作及 PR 提交技巧，助力开发者高效贡献开源生态。
本文详解如何结合 SGLang 调度框架与 TileLang 算子优化，在 AMD ROCm 环境下打造高吞吐推理引擎。通过自定义 Flash Attention 内核，显著降低长序列场景下的首字延迟并提升解码吞吐量，为构建高效大模型服务提供实战指南。
本文深度对比 TileLang 与 Triton，解析为何在 AMD 算子优化中首选 TileLang。文章从语法抽象、编译效率及硬件适配度出发，展示 TileLang 如何简化开发流程并提升大模型推理性能，是 ROCm 生态下 GPU 加速的理想方案。
本文深入解析 SGLang 推理框架在 AMD 显卡上的部署挑战，指出算子覆盖不足是核心痛点。通过引入 TileLang 进行自定义算子优化，有效解决 ROCm 环境下的性能瓶颈与兼容性问题，助力开发者在 MI300X 等硬件上实现高效的大模型推理落地。
本文详解 TileLang 新手指南，展示如何用三行代码在 AMD 显卡上实现算子效率翻倍。通过集成 ROCm 工具链与简洁语法，开发者可轻松优化矩阵乘法等张量计算，大幅降低 HIP C++ 开发门槛，释放 MI300X 等硬件极致性能。
大语言模型在信创环境下的落地，核心挑战在于算力适配、推理效率与硬件生态兼容性。DeepSeek V4并非单纯参数升级，而是围绕国产芯片（昇腾910B/寒武纪MLU370）重构的工程化模型：通过MXFP4量化标准突破精度与硬件解耦瓶颈，借助TileLang领域特定语言实现‘一次编写、多端编译’的算子开发范式，结合MegaMoE融合内核显著降低国产集群通信开销。其技术价值体现在政务、金融、医疗等高确定
大模型长上下文推理是RAG、法律合同分析、技术文档理解等场景的核心能力，其本质受限于Attention计算复杂度O(N²)与KV缓存显存占用的双重瓶颈。近年来，CSA（Chunk Sparse Attention）和HCA（Hash-based Compressed Attention）等稀疏化与压缩技术成为突破128K‘生理极限’的关键路径；而TileLang等面向国产NPU架构的领域专用编译器
大模型推理引擎正从‘堆参数’迈向‘重写基础设施’的新阶段。TileLang DSL通过领域专用语言将计算图编译为定制化CUDA kernel，显著提升GPU利用率；Host Codegen则把Python动态校验编译为C++跳转表，在高并发API场景下降低98%调用开销；Unified Memory Manager（UMM）构建跨CPU/GPU/ARM64的统一虚拟地址空间，解决异构设备内存碎片与
大模型推理优化是AI工程落地的核心挑战，其本质在于计算、存储与硬件协同的系统性设计。MXFP4作为一种面向内存带宽受限场景的动态块浮点量化格式，通过分组指数共享与非线性尾数量化，在保持浮点兼容性的同时显著提升国产CPU/GPU的内存带宽利用率；TileLang则作为国产芯片原生调度语言，将算子融合、缓存对齐与硬件约束编译进计算图，实现‘看菜下饭’式细粒度调度。二者共同构成DeepSeek V4全栈
大模型推理优化本质上是计算、存储与通信的协同工程。在国产AI芯片加速落地的背景下，混合精度量化（如MXFP4）、硬件亲和型张量语言（如TileLang）和异构通信感知的稀疏架构（如MegaMoE）正成为突破算力瓶颈的关键技术路径。这些方法不仅降低显存占用、提升端到端吞吐，更通过编译器级软硬协同，在昇腾等国产NPU上实现确定性低延迟与高资源利用率。其技术价值已从实验室走向VSCode插件、Trae
本文深入解析 TileLang 在 AMD GPU 上的算子优化实战。针对通用算子水土不服问题，通过矩阵分块与共享内存策略重写 Attention 算子，显著降低长序列推理延迟，大幅提升吞吐量，是释放 AMD 硬件潜力的关键技术。
本文深入探讨 TileLang 编程在 ROCm 生态中的应用，详解自定义算子在 AMD GPU 上的实现流程。涵盖环境搭建、内核编写及 PyTorch 集成，通过实战案例展示如何利用 TileLang 优化大模型推理性能，显著降低显存带宽占用并提升效率。
本文记录算法工程师三十分钟上手 TileLang 开发首个 GPU 算子的实战经历。通过 Pythonic 语法与 JIT 编译技术，TileLang 简化了矩阵乘法等内核编写流程，自动处理内存管理与流水线优化，显著降低 CUDA 编程门槛并提升异构计算效率。
TileLang：简化高性能计算的瓦片编程（摘要） TileLang是一种专注于高性能计算优化的领域特定语言，通过"瓦片化"数据抽象显著简化并行编程。其核心创新在于将复杂的内存管理转化为声明式的分块操作，使开发者能够专注算法逻辑而非底层硬件细节。该语言特别适用于矩阵运算、图像处理和科学模拟等计算密集型任务，通过数据局部性优化提升缓存命中率。文章系统介绍了TileLang的开发环境搭建、基础语法结构
本文介绍了TileLang这一面向GPU高性能计算的编程语言，其核心优势在于提供高层次的分块抽象，简化并行计算开发。通过声明式语法，开发者只需定义数据分块策略，无需手动管理线程索引和内存同步。文章以矩阵乘法为例，展示了TileLang简化代码逻辑的同时自动优化内存访问的特性，并强调理解内存布局和分块尺寸对性能的关键影响。最后提出调试建议：使用性能分析工具优化SM占用率，正确处理边界条件，避免过度优
本文详解基于 TileLang 与 LLaMA-Factory 的全链路开发流程。从自定义算子突破硬件限制，到 ROCm 环境下的高效微调，再到 vLLM 推理部署，构建 AMD GPU 生态闭环，助力开发者实现高性能 AI 应用落地。
本文详解如何用 TileLang 优化显存，通过 Python 语法封装 CUDA 底层细节。文章演示矩阵乘法算子实战，利用分层抽象与流水线技术提升 GPU 性能，帮助新手轻松掌握显存优化核心原理。
本文分享使用 TileLang 编写矩阵乘法的实战体验，展示如何以 Pythonic 风格替代繁琐的 CUDA 编程。通过声明式语法自动处理内存管理与线程同步，仅需几十行代码即可实现高性能 GEMM，大幅降低 GPU 算子开发门槛，是提升开发效率的理想选择。
本文深入探讨 TileLang 在 AMD GPU 上的编译优化实践。通过手搓高性能算子，利用精细化分块策略与共享内存管理，解决通用编译器瓶颈。实测分析不同 Block 配置对矩阵乘法性能的影响，助力开发者挖掘 ROCm 平台极致算力。
本文详解 TileLang 如何简化大模型推理中的混合精度计算。通过声明式 DSL 自动处理 FP8/FP16 转换与内存对齐，开发者可快速构建高效算子，显著提升显存利用率与计算速度，是优化 ROCm 平台性能的理想选择。
本文记录 TileLang 在 ROCm 环境的跨平台算子开发实战。通过详解环境配置、依赖陷阱及 GEMM 算子适配，验证其“一次编写，多处运行”能力。文章分享编译排错经验，助力 AMD 显卡用户高效进行高性能算子开发，打破硬件生态壁垒。
TVM/Triton/TileLang 各展所长
分块（Tiling）技术是优化GPU计算性能的核心方法，通过将大数据集分解为适合硬件处理的小块，显著减少内存访问延迟。其原理涉及显式内存层次管理和计算-通信重叠，在深度学习领域尤其适用于Transformer架构中的注意力机制计算。TileLang作为一种可组合平铺编程模型，提供了`T.alloc_shared`等指令实现精细内存控制，配合`T.Pipelined`流水线并行技术，在FlashML
最近Deepseekv3.2发布关注到TileLang，简单总结下；
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——TileLang
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