面试准备

// Shared Memory优化的矩阵乘法
#define TILE_SIZE 16

__global__ void matmul_shared(float *A, float *B, float *C, int N) {
    __shared__ float As[TILE_SIZE][TILE_SIZE];
    __shared__ float Bs[TILE_SIZE][TILE_SIZE];
    
    int bx = blockIdx.x, by = blockIdx.y;
    int tx = threadIdx.x, ty = threadIdx.y;
    int row = by * TILE_SIZE + ty;
    int col = bx * TILE_SIZE + tx;
    
    float sum = 0.0f;
    
    for (int t = 0; t < N/TILE_SIZE; ++t) {
        // 协作加载到Shared Memory
        As[ty][tx] = A[row * N + t * TILE_SIZE + tx];
        Bs[ty][tx] = B[(t * TILE_SIZE + ty) * N + col];
        __syncthreads();
        
        // 计算部分和
        for (int k = 0; k < TILE_SIZE; ++k)
            sum += As[ty][k] * Bs[k][tx];
        __syncthreads();
    }
    
    C[row * N + col] = sum;
}

// 高效Softmax实现
__global__ void softmax_kernel(float *input, float *output, int n) {
    __shared__ float shared_max;
    __shared__ float shared_sum;
    
    int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    
    // Step 1: 找最大值 (Warp归约)
    float val = (tid < n) ? input[tid] : -INFINITY;
    float max_val = val;
    for (int offset = 16; offset > 0; offset >>= 1) {
        float other = __shfl_down_sync(0xFFFFFFFF, max_val, offset);
        max_val = fmaxf(max_val, other);
    }
    
    // Step 2: 计算exp和求和
    float exp_val = (tid < n) ? expf(val - max_val) : 0.0f;
    // ... 归约求和 ...
    
    // Step 3: 归一化
    if (tid < n) output[tid] = exp_val / sum_val;
}

// 系统架构
┌─────────────────────────────────────────┐
│           Load Balancer                 │
├─────────────────────────────────────────┤
│    │         │         │         │      │
│    ▼         ▼         ▼         ▼      │
│ ┌─────┐  ┌─────┐  ┌─────┐  ┌─────┐   │
│ │GPU 0│  │GPU 1│  │GPU 2│  │GPU 3│   │
│ └─────┘  └─────┘  └─────┘  └─────┘   │
│                                         │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │        KV Cache Manager            │ │
│ │    (PagedAttention + CoW)         │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
│                                         │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │        Request Scheduler           │ │
│ │    (Continuous Batching)          │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────┘