张量计算算子

算子是深度学习模型计算的基本单元，是 AI 引擎性能优化的基础。从矩阵乘法到注意力机制，每个算子的实现效率都会影响模型的整体性能。算子层的优化技术主要包括 FlashAttention、算子融合、量化等，这些技术从不同角度提升计算效率：FlashAttention 减少显存访问，算子融合减少 kernel 启动开销，量化降低显存占用和计算量，优化提升单 kernel 的计算效率。

类别	核心技术	适用场景	详细介绍
显存优化	FlashAttention	长序列 Attention	FlashAttention
计算优化	算子融合	连续算子合并	算子融合
精度优化	量化算法	GPTQ/AWQ 算法层	量化算法
精度优化	Marlin 内核	W4A16 推理后端	Marlin
精度优化	量化选型矩阵	GPU×量化方案选型	量化选型
格式规范	模型格式	存储/交换标准	模型格式
格式规范	GGUF / K-quant	llama.cpp 生态	GGUF
格式规范	ONNX	跨框架交换	ONNX
性能分析	算子优化	Kernel 优化	算子优化

算子优化贯穿 AI 引擎的整个技术栈。推理引擎（如 vLLM、TGI）依赖 FlashAttention 来优化 Attention 计算；训练引擎（如 DeepSpeed、FSDP）依赖算子融合来减少通信开销；量化技术使得大模型能在显存有限的 GPU 上运行。理解算子层的优化技术，有助于深入理解 AI 引擎的性能瓶颈和优化方向。