FIELD NOTES / LANGUAGE × LAYOUT × KERNEL

FlagLang.
从表达,到执行。

一个面向 GPU 的编译器 DSL。
从计算语义与 Layout 设计出发,沿着编译器推导走到真实算子与性能结果。

05 篇技术文章2026.09.14 / 开发快照从第一篇开始 ↗

一条从语言设计到算子性能的成果链。

语言:以用户源码表达计算与映射关系。布局:实现具名空间、可组合变换与仿射 / F2 / 有限表表示。算子:用公开 DSL 构建 GEMM、softmax 与 attention,并完成 FlashInfer 对比实验。

八种 attention 规模的延迟几何平均降低 10.33%;另一个 batch/GQA 场景八卡配对测试降低约 43.5%。两组结果分别对应各自固定的 H20 测试条件。

布局系统成果 → · 算子性能与条件 →
01 / FlagLang / FlagLib / FlagKernel

从源码到 GPU:三层系统如何协作

把语言、代数和算子库分开,回答用户写什么、编译器推导什么、产品如何验证。

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02 / FlagLib / 类型与布局代数

我们做出了怎样的 Layout 系统

我们实现了具名空间、映射组合和多表示布局系统。阅读设计成果、实现依据,以及它们如何服务编译器。

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03 / ValueRegion / 数据流与同步

用 GEMM + bias 读懂值式接口

减少重复声明,同时保持数值顺序、域身份和就绪关系。

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04 / GEMM / Softmax / Attention

FlagKernel:让真实算子检验语言

从公开 DSL 编写 GEMM、softmax 和 attention,连接语言表达与 GPU 实现。

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05 / COMPILER MAPPING / PERFORMANCE

从 DSL 到性能:对比 FlashInfer

八种规模延迟几何平均降低 10.33%;一个 batch/GQA 场景在八张 H20 上降低约 43.5%。阅读条件、结果与编译器取舍。

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我们构建了什么,为什么有价值。

从编译器 DSL、Layout 系统到真实算子,专栏先呈现研发成果与解决的问题,再解释设计取舍和实现原理,并用源码与性能记录支撑结论。

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LET’S BUILD / CLASS OF 2027

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