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章节笔记
第十一章：Kernel 间流水线、同步与 CUDA 流有序内存分配
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AI Systems Performance Engineering
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前言
第一章：介绍与 AI 系统概览
第二章：AI 系统硬件概览
第三章：GPU 环境下的 OS、Docker 与 Kubernetes 调优
第四章：分布式网络通信调优
第五章：基于 GPU 的存储 I/O 优化
第六章：GPU 架构、CUDA 编程与最大化占用率
第七章：GPU 内存访问模式的分析与调优
第八章：占用率调优、Warp 效率与指令级并行
第九章：提升 CUDA Kernel 效率与算术强度
第十章：Kernel 内流水线、Warp 特化与协作线程块集群
第十一章：Kernel 间流水线、同步与 CUDA 流有序内存分配
第十二章：动态调度、CUDA Graphs 与设备发起的 Kernel 编排
第十三章：PyTorch 的分析、调优与扩展
第十四章：PyTorch 编译器、OpenAI Triton 与 XLA 后端
第十五章：多节点推理、并行、解码与路由优化
第十六章：大规模推理的分析、调试与调优
第十七章：推理中分离式 Prefill 与 Decode 的扩展
第十八章：高级 Prefill-Decode 与 KV Cache 调优
第十九章：动态与自适应推理引擎优化
第二十章：AI 辅助性能优化与百万级 GPU 集群扩展
附录
延伸资源
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本章概要
关键概念
笔记与心得
讨论问题
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