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【博客转载】CUDA Vectorized Memory Access （文末送书）
文章展示如何用向量化内存访问提高CUDA函数有效内存带宽，实现朴素自定义设备内存拷贝函数，对比不同数据类型、大小及方法的性能，得出拷贝数据单元多、单元大及以8或16字节向量化单元拷贝可提升带宽等结论。
深度 | MLCC涨价真相：不再是手机件，而是算力基建
2026年7月，MLCC行业处于AI算力驱动的涨价周期。供需双重驱动使其进入新景气周期，正从“周期品”变“成长品”。国产厂商微容科技成长性亮眼，“三轮驱动”抗周期，有望在国产替代中突围。
Transformer危！谷歌MoR架构发布：内存减半推理速度还翻倍
谷歌推出全新底层架构Mixture-of-Recursions（MoR），推理速度提高2倍、KV内存减半，首次在单一框架实现多任务处理与动态分配计算资源，研究人员通过实验验证其性能超Transformer。
NIPS2025 | A-Mem让Agent拥有动态自我记忆功能，达到新SoTA
近年来，LLM代理需长期内存系统，但现有系统缺乏灵活性。论文提出A - Mem能动内存系统，受Zettelkasten启发，能让记忆‘自我整理’和‘自我更新’，在多基准测试领先，也指出了局限性和未来方向。
谷歌开源Gemma 3n：2G内存就能跑，100亿参数内最强多模态模型
本周五凌晨，谷歌正式发布、开源全新端侧多模态大模型 Gemma 3n。它有多模态设计、专为设备端优化等特性，核心是 MatFormer 架构，还采用了 PLE 技术等，在多方面实现质量提升。
超级周期来临！存储龙头大爆发
9月起，存储芯片第二波涨价潮开启，全球产业链企业股价狂欢。存储芯片需求在AI时代外溢，宣告超级周期来临。国产芯片龙头借此翻身，兆易创新存储产品线涨价，利基型芯片市场供应紧缺，公司有望提升份额。
内存减6倍、精度0损失，推理提速8倍！谷歌新技术震撼了AI圈
Google Research团队推出TurboQuant技术，能将KV缓存6倍压缩、无精度损失，推理速度提升8倍，解决内存瓶颈问题，为大语言模型应用扫清障碍，引发业界关注，还致存储芯片巨头股价大跌。
内存条涨疯了，国产替代如何破局？
2025年三季度以来，全球存储芯片市场涨价，32GB内存条价格疯涨，分析机构预测后续还会再涨。国际存储巨头赚得盆满钵满，下游厂商叫苦。本轮涨价因人工智能兴起，中国存储芯片有被“卡脖子”风险，国产替代挑战大。
【博客转载】CUDA Shared Memory Swizzling
文章讨论用swizzling技术处理CUDA共享内存bank冲突，它可重排索引映射避免冲突且不浪费内存。以矩阵转置为例，对比有冲突、填充、swizzling三种实现，还分析了swizzling和填充优缺点。
【博客转载】CUDA Local Memory
文章围绕CUDA本地内存展开，介绍其为线程私有存储空间，访问特性与全局内存类似。通过两个计算滑动平均值的CUDA kernel示例，展示数组索引复杂度对存储位置的影响，还给出判断存储位置的方法及优化建议。