Frank

PTX、CUDA C++、CUTLASS、CuTe、Triton、CuTe DSL — NVIDIA GPU 编程的全部入口都汇到 PTX → SASS 这同一条出口。把它们排成一条从「省事」到「极限」的连续阶梯,默认现成库、Python 写 Triton、C++ 上 CUTLASS、底层补 PTX,就把整个生态装进一个心智模型。

从寄存器到机械硬盘把存储层次铺开 — SRAM / DRAM / HBM / Flash / HDD 各自的电路原理、制造工艺、归属哪块硬件,以及"为什么有的快、有的贵、有的断电就丢、有的容量大"这四个问题背后的同一条物理因果链。

休谟说，理性是、也应当是激情的奴隶。把这句话翻译成今天软件工程师熟悉的语言：情感是机器指令集，是 CPU 真正执行的东西；理性是高级语言，必须被编译之后才能跑。任何理性推理，最终都会落到某个你在乎的东西上。一个好系统先用高级语言搭框架，再 profile 出热点、把那一小部分手工优化到贴着硬件跑。把同样的架构搬到人生上：用理性构建大框架，用热爱驱动高频日常。

一篇文章把 LLM 训练与推理用到的浮点 / 整数格式从位级别讲清楚 — 定义、动态范围、在 Transformer 中的实际位置、V100 到 Rubin 的硬件支持、Llama 4 与 DeepSeek-V3 的精度选择。

塔勒布的杠铃策略：把资源极端地放在两端，主动避开中间地带。这个想法最早被用来谈投资，后来被引申到阅读、职业，甚至人生规划——它的核心从来不是「在两端各放多少」，而是承认这个世界本质上是不确定的，先确保自己活得下去，再去争取那些有可能带来跃迁的机会。