海光 DCU 长上下文 Attention：从 page784 到 page832
摘要在大模型推理中，Attention 的公式通常不是最难的部分，真正决定性能的往往是数据如何落在显存里，以及硬件一次能够以什么粒度把这些数据取出来。 本文以 Qwen3.5 的官方 prefix-off 长上下文路径为例，讨论一个看似很小、实际上贯穿 vLLM 配置、KV Cache、paged attention 和 DCU kernel dispatch 的问题：该路径的默认物理 KV Cache page 是 784 tokens，而海光 DCU gfx936 上的 vendor paged-attention 路径要求 page 长度满足 64-token 对齐。最终我们没有把...
海光 DCU 上 Qwen3.5 推理性能工程：从 Prefill/Decode 热点到端到端收益
摘要在大模型推理优化中，最容易被误读的一件事，是把某个 kernel 的局部加速比直接当成服务吞吐的提升。一个 kernel 即使在独立测试中快了 1.08 倍，完整服务也可能只快几个百分点，甚至几乎没有变化。 本文以海光 DCU gfx936 路径上的 Qwen3.5-27B BF16 推理为例，使用本地已经完成的 profile、kernel microbench 和同容器端点 A/B 数据，回答三个问题： Prefill 和 Decode 分别被什么算子限制； 为什么 BF16 的 M=1 GEMM/GEMV 会成为 Decode 的主要性能墙； 一...
海光 DCU Profile 实战：如何从六万个 GPU kernel 还原一枚 Token
开场在海光 DCU 上给大模型做 profile，最难的通常不是“能不能生成 trace”，而是 trace 生成以后该怎么看。 一次 Qwen3.5-27B BF16 本地采样共产生： 1234总事件: 235,964GPU 事件: 61,804kernel 事件: 60,124GPU event 总时长: 5773.493 ms 直接按 kernel 总耗时排序，只能看到一长串 Tensile、Triton、Attention 和自定义 kernel 名称。它不会主动告诉你： 哪些属于 Prefill； 哪些属于 Decode； 一个 kernel 每 ...
编译成功不等于生效：海光 DCU vLLM 增量编译验真
我在海光 DCU 上修改 vLLM kernel 时，最浪费时间的一次并不是编译报错。 那次编译正常结束，服务能够启动，接口也能返回结果，性能测试甚至给出了一个看起来可以解释的变化。后来重新核对运行环境，我才发现一个更麻烦的问题：源码、构建产物和服务实际加载的文件并不是同一套状态。此前围绕性能做出的判断，只能全部作废。 这件事改变了我的调试顺序。现在每次改完 ROCm kernel，我不会立刻看吞吐，而是先回答一个更基础的问题： 正在海光 DCU 上执行的，究竟是不是我刚刚修改、编译并准备测试的那份代码？ 本文记录的是我在 gfx936 架构海光 DCU 上实际使用过的一套 vLLM...
THU-BDC2026 实验日志：那些把结果越改越差的优化
一份公开版实验记录：从单周期高收益、数据泄露修复、特征删减，到资金流向因子和几次失败优化。
THU-BDC2026 技术路线：从 Transformer 到 LightGBM 排序
为什么单独写一篇技术路线上一篇更像比赛复盘，这一篇就专门把 THU-BDC2026 的技术路线理一遍。 这个项目从最早的深度模型，到后面的 LightGBM LambdaRank，中间不是简单的“换模型”，而是我对这个题目的理解发生了变化：股票排序任务不只是预测收益率，更像是在同一天的 300 只股票里做横截面比较。 所以后面我越来越关注三件事： 每天的横截面排序； 训练和预测的时间隔离； 特征是否真的能穿过不同年份。 第一阶段：Transformer + 横截面建模最早的设计是 StockTransformer。 输入用过去 30 个交易日的数据，每只股票有 72 个技术指标，整体...
THU-BDC2026 复盘：我差点被一个漂亮回测骗了
起因这次 THU-BDC2026，我手里其实留了三份项目目录：原版、archive、v2。看起来像三个项目，翻完之后发现更准确的说法是：这是同一个比赛项目的三段成长史。 赛题本身很直接：根据沪深 300 成分股的历史行情，对股票做排序，选出 Top 5 组成投资组合，再给它们分配权重。说白了，就是让模型回答一个很现实的问题：下一段时间里，哪几只股票更值得排在前面。 一开始我很兴奋，因为这个题目天然适合写得很“高级”：Transformer、CrossStockAttention、MoE、横截面标准化、Top 5 softmax 权重。关键词堆起来很漂亮，代码也确实能跑。 但后来我发现，金...
小米 MIMO Token 申请：我用 AI/Agent 写项目的真实体感
起因最近整理项目的时候，我顺手把小米 MIMO 开发者 Token 申请材料也翻出来了。 这份材料本来是为了说明我用 AI/Agent 做过什么，但写完之后发现，它其实也挺适合当一篇复盘：AI 到底帮了我什么？又有哪些地方不能全交给它？ AI 参与了哪些项目主要是两类： 第一类是完整业务系统。 我用 AI 辅助做了校园宿舍管理系统和电商平台。前者是 Spring Boot + MyBatis + MySQL，后者是 Servlet + JSP + DBUtils 的传统 Java Web 项目。 第二类是技术实验。 比如 Spring AOP、JdbcTemplate + 声明...
用 Servlet 和 JSP 写电商平台：有点古早，但真的练基本功
起因现在再写 Servlet + JSP，好像有点复古。 前端早就 React、Vue 满天飞，后端也基本都是 Spring Boot 起步。但我还是觉得，亲手用 Servlet 和 JSP 写一个电商 demo，很适合补 Web 基本功。 因为它没有那么多框架帮你藏细节。请求怎么进来，Session 怎么存，页面怎么跳，DAO 怎么查数据库，都得自己写。 项目在这里：yfgug/project 功能大概长这样这个电商平台不是玩具页面，基本购物流程是完整的： 用户模块：注册、登录、注销、改密、修改收货地址。 商品模块：分类浏览、分页查询、关键词搜索、商品详情。 推荐模块：滚动...
校园宿舍管理系统：一个 CRUD 项目也能写出很多坑
起因校园宿舍管理系统听起来很像课程设计。 学生信息、宿舍号、报修工单、公告管理，这些功能都很常见。刚开始我也觉得它就是一个 CRUD 项目，写几个接口、连个数据库、页面能点就行。 但真正写完之后才发现，CRUD 只是最外面那层壳。只要你稍微把功能做完整一点，就会遇到很多实际问题。 项目在这个仓库里：yfgug/project 做了哪些功能这个系统主要有几个模块： 学生管理：增删改查、多条件搜索、批量删除、头像上传。 报修工单：提交、处理中、已解决、删除。 公告管理：发布、编辑、删除。 登录保护：连续输错密码后短时间锁定账号。 文件上传：限制后缀、限制大小、UUID 重命名。 ...