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rss · NVIDIA CUDA Technical Blog · 10月19日 17:00 「背景」 Mamba-2 兼顾 RNN 的固定大小隐状态与注意力式可并行训练，但前向既要沿序列递推状态，又要把主要计算落到 Tensor Core 上。NVIDIA cuTile 用 Python 的 tile 级 DSL 把线程与 warp 调度交给编译器，本文讲述 Jane Street 与 NVIDIA 如何用它实现并优化 Mamba-2 前向核。 「方案」 作者按块重写递推：在对数域用累积和 G 表示衰减，把状态跳转写成 h\\{t+T\}=exp\(G\last\)h\t+\(exp\(G\last−G\)·B\)X^T，输出写成 Y=exp\(G\)Ch\\{kT\}+\(exp\(G−G^T\)·\(CB^T\)·M\)X+DX，M 为因果掩码，从而把主体计算变成 Tensor Core 矩阵乘。实现分为三个核：chunk\cumsum 计算块内累积衰减并以 log2 尺度保存；fwd\pass\state 在每个网格点内顺序遍历块，用 ct.mma 完成状态跳转；compute\out 将 CB^T、携带状态、衰减掩码与 Dx 融合，避免把巨大的块间交互矩阵写回全局内存。作者还给 load/store 加延迟提示，利用 Blackwell Tensor Core 操作数不对称的特点，以转置恒等式把融合项 b\dt\d 放到 A 操作数来缓解共享内存争用；把 dt 与 decay\cumsum 改为按 token 连续以启用 TMA，并用自动调参搜索块大小与占用率。在单张 B300 上，该前向核比 Triton 版 mamba\ssm 快 1.14–1.82 倍，序列越长、状态越大收益越明显；但这些仅限内核级，端到端训练还取决于文中未覆盖的反向传播。 「启示」 作者表明，经过块化重写与硬件感知的布局、操作数调度，Mamba-2 前向可以高效映射到 Tensor Core；cuTile 也能在保持 Python 可读性的同时产出有竞争力的内核，而完整训练性能仍待反向核补齐。 标签: Mamba-2, CUDA Tile, GPU kernels, Tensor Cores, performance optimization

Linux 内核创始人 Linus Torvalds 已将他首个借助大语言模型（LLM）编写的补丁系列提交评审，该系列共十个补丁。其做法是在检测到 folio 处于“热”状态时，把它的释放延迟到 RCU 宽限期之后，从而不仅像以往一样在 RCU 保护下完成 folio 查找，还让实际的 folio 数据访问本身也在这段 RCU 区域内进行——当用户态拷贝不触发缺页时，这条快路径无需获取引用计数。按 Torvalds 的说法，这使一个以 read\(\) 为主的基准测试获得约一个数量级的加速；但评审已指出代码中存在竞态条件，因此仍需进一步修改，该系列目前仍处于评审阶段、尚未合并。