Kapitsa 源码拆解 06：KFlash 将候选 token 组织成验证树
从候选树、逻辑位置和分支隔离，到按本机成本选择验证规模，拆开投机解码的实现与数值边界。
Kapitsa 源码拆解 05：前缀缓存与模型状态恢复
从精确 token 前缀、混合模型状态到 SSD 的块与快照，解释旧对话如何继续而不必从头重算。
Kapitsa 源码拆解 04：GPU 与 ANE 如何同步、并行与回滚？
沿 ready/done、两半 wavefront 和失败重跑，理解“同时工作”背后的依赖关系。
Kapitsa 源码拆解 03：FFN 到底怎样分给 GPU 和 ANE？
先分清 token 行、隐藏维度和 FFN 中间通道，再看分工公式、W8A8 与 IOSurface。
Kapitsa 源码拆解 02：权重、矩阵与 Metal
用明确的矩阵形状和字节算例，理解量化权重、Buffer 视图，以及统一内存为什么仍需要同步。
Kapitsa 源码拆解 01：一条请求如何变成 token？
固定 0.2.17 / 919b1b2，从请求、prefill、decode 到会话状态，建立阅读这套原生推理引擎的地图。
Apple 文章译解：Transformer 怎样才能更适合 ANE？
从四维布局、1×1 卷积、多头注意力到权重复用，用四张图理解 Apple 2022 年的 ANE 优化思路。
用一个矩阵乘法看懂 ANE、GPU 与统一内存
最近看 Kapitsa 的 ANE 实现时，我想先弄明白一个很小的问题：如果只计算两个矩阵相乘，数据究竟怎样进入 Apple Neural Engine，答案又从哪里回来？ 于是把例子收进一个 main.mm 文件：输入是两个 2×2 矩阵，计算图内嵌在文件里，乘法交给 ANE，最后打印结果。本文先把硬件和内存关系画清楚，再顺着这个例子读代码。 1. ANE 是什么，它和 GPU 有什么区别？ ANE（Apple Neural Engine）是苹果的神经网络加速器，可以归入 NPU。它与 GPU 是并列的计算单元，不是 GPU 内部的一种核心。 它们都能做大量乘加运算，但面向的软件接口和硬件取舍不同： 计算单元 在这里怎样理解 常见工作
Attention 到 FFN
用一个能手算的小模型，跟着第 3 行数字走完 Attention、残差连接和 FFN。每一步都能点击播放，看看数字怎样沿着连线流动。 这里的矩阵只有 3 个 token、每个 2 个特征，权重是为了演示而设置的，并非千问的真实参数。重点是看清：Attention 在不同行之间汇合信息，FFN 则分别加工每一行。 在新窗口打开交互演示 ↗ · 手机横屏观看更清楚
xv6系列 util实验
Sleep 没啥难度，主要调用系统调用 sleep #include "kernel/types.h" #include "kernel/stat.h" #include "user/user.h" int main(int argc, char *argv[]) { char *err1 = "not right\0"; char *err2 = "sleep wrong\0"; if (argc != 2) { write(2, err1, strlen(err1)
xv6 系列一（搭建环境）
准备 需要三个部分 1. RISC-V 工具链 2. 虚拟机 3. xv6源码 1. 工具链 RISC-V工具链 RISC-V 建议采用手动编译的方式，brew install riscv-tools相对于来说比较卡 git clone --recursive https://github.com/riscv/riscv-gnu-toolchain 代码下载时间比较久 问题： a. 如果下载sub module下载失败了，需要进入 riscv-gnu-toolchain目录下，重新执行 git submodule update --init --recursive 下载 b. 遇到错误/bin/
golang 异步抢占例子
golang 异步抢占例子，继上篇文章《golang 非协作式抢占》添加一些手操事例 一定要go1.14以后的版本，本文版本 go version go1.15.1 linux/amd64 源码cat main.go package main import ( "fmt" "golang.org/x/sys/unix" "runtime" "time" ) func main() { runtime.GOMAXPROCS(1) for { time.Sleep(time.Second * 5) go