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# Reduce 算子

> CUDA Reduce 算子的学习笔记（整理中）。

## 计划整理的内容

* 线程束内规约（warp shuffle）与共享内存规约的取舍
* 不同 block size / grid size 下的访存模式与合并访问
* 原子操作、两级规约与多级规约的实现对比
* 使用 Nsight Compute 分析带宽利用率与 occupancy

<Note>
  这篇笔记还在整理中，内容会陆续补充。
</Note>

## 相关笔记

<Columns cols={2}>
  <Card title="FlashAttention 分块计算" icon="bolt" href="/notes/cuda/flash-attention">
    从 online softmax 的公式推导到分块 Attention 算子的实现。
  </Card>

  <Card title="vLLM V1 新增特征" icon="sparkles" href="/notes/vllm/v1-features">
    vLLM V1 在调度器、前缀缓存与张量并行上的架构演进。
  </Card>
</Columns>