这篇文章探讨了 DeepSeek 模型中与专家混合 （MoE） 相关的另一个关键架构突破：辅助无损负载均衡策略。在本文中，我们将深入探讨 DeepSeek 如何解决 MoE 的隐藏瓶颈——负载均衡——同时消除梯度干扰并保留因果关系，为基于专家的模型的效率设定新标准。
首先介绍专家混合 （Mixture-of-Experts，MoE） 的基础知识，解释为什么负载平衡很重要，并回顾以前的工作，包括辅助损失方法（auxiliary loss methods）和专家选择（Expert Choice）。
CUTLASS库中的尾声融合(Epilogue Fusion)和尾声访问树(Epilogue Visitor Trees)
GEMM 在 NVIDIA GPU 上的高性能实现分为两个阶段：mainloop和epilogue。
mainloop：负责实际 GEMM 计算的部分
epilogue：其中进行了后处理（例如，元素激活、缩放）和数据存储
这篇文章中，我们将研究 CUTLASS 的尾声融合(epilogue fusion)方案。EVT在论文Epilogue Visitor Tree (EVT)中。
今天我们一起来阅读一篇文章deepseek-v3-explained-2-deepseekmoe，文章通过巧妙的例子生动讲解了DeepSeekMoE机制的原理。DeepSeekMoE是DeepSeek模型中的另一个关键架构创新。
将解释 Mixture-of-Experts （MoE） 的工作原理，是什么让它在 LLM 中如此受欢迎以及它面临的挑战。我们还将讨论专家专业化与知识共享之间的权衡，以及 DeepSeekMoE 如何设计以取得更好的权衡。为了使这些概念更直观，文章通过餐厅做菜选择厨师的例子，来类比分解它们，通过厨师在厨房中的角色来说明 MoE 中的每个元素。
DeepSeek-V3：多头潜在注意力(MLA)
MLA是DeepSeek-V2 和 DeepSeek-V3 背后的关键架构创新，可实现更快的推理。
DeepSeek-V3 的主要架构创新，包括 MLA（多头潜在注意力）、DeepSeekMoE、辅助无损负载均衡（auxiliary-loss-free load balancing）和多标记预测训练（multi-token prediction training）。
本文讲解的MLA技术，在 DeepSeek-V2 的开发中被提出，后来也被用于 DeepSeek-V3 中。
本文记录了学习flash_attention遇到的一些好的文章，帮助你搞懂flash_attention。
我们知道现在的LLM大模型主流是基于attention搭建的，attention的计算效率也决定了生产场景中大模型的可用性。flash_attention目前有三个版本，分别是flash_attention和flash_attention2和flash_attention3，它们的目的都是采取一系列的优化手段，提高attention的计算效率。
quickcheck 是一个非常强大的工具！quickcheck 是一个基于属性测试（Property-based Testing）的 Rust 库，灵感来自于 Haskell 的 QuickCheck 库。它的核心思想是通过自动生成大量随机输入来测试代码的属性，而不是手动编写具体的测试用例。
前面我们讲解了PIMPL技法，现在又来一个Fast PIMPL，这又是什么东东！从字面意思猜，这肯定是PIMPL的升级版改进版勒，肯定解决了一些PIMPL技法存在的问题。
恭喜你，答对了！！！
bvar是百度开源贡献给Apache的多线程环境下的计数器库。 通过它可以统计计数器、最大值、最小值、windows一段时间累加、除以秒数就是每秒，还有时延、分位值等等。