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LeetGPU 题解索引，汇总 CUDA、Triton 与 PyTorch 实现笔记。

Datawhale llm-algo-leetcode 推理优化课程的笔记导航页，汇总本系列各 Task 的学习笔记（GPU 架构与内存、KV Cache 优化技术等）。

LeetCode 题解汇总。

Roofline Model 的基本概念、Arithmetic Intensity、memory-bound / compute-bound 判断，以及 GEMM、FlashAttention、算子融合等常见优化方向。

Datawhale llm-algo-leetcode 推理优化课程 Task 0（Attention MHA 与 GQA）学习笔记，正在完善中。

从 Logits 到 Token 的解码采样策略：Temperature、Top-K、Top-P（Nucleus）原理，以及 Claude Code 文字水印技术。Datawhale llm-algo-leetcode 推理优化课程 Task 3 笔记。

投机解码（Speculative Decoding）与多 token 解码技术：基本原理、分类，以及 MTP、DFlash、DSpark 概览。Datawhale llm-algo-leetcode 推理优化课程 Task 3 笔记。

KV Cache 与推理服务内存管理：vLLM PagedAttention、SGLang RadixAttention、Prefix Caching 与 Chunked Prefill。Datawhale llm-algo-leetcode 推理优化课程 Task 3 笔记。

量化推理与部署：INT4/INT8 量化理论、W8A16、GPTQ 与 AWQ 权重量化。Datawhale llm-algo-leetcode 推理优化课程 Task 5 笔记，正在完善中。