Training Performance Model
导言
模型训练建模不是先问“MFU 有多高”，而是先把模型结构、硬件账本、并行切分、调度路径和实测校准放到同一个估算器里。MFU 是其中最干净的计算口径：它把模型理论必需 FLOPs、设备峰值和实测步时连在一起；但显存能不能放下、通信会不会卡住、padding 是否浪费、EP/TP/SP 是否合适，必须另算。
1-AI Systems¶
AI Infra Daily Radar
导言
这篇文章记录 AI infra、post-training 和 multimodal serving 方向的每日 PR / issue 雷达。每轮只深入少量 P0/P1 项：优先性能、多模态、调度、attention、padding、KV cache、MTP、NPU / Ascend 相关变化。
Memory-Semantic TransferQueue
导言
能否把 MOV A, B 的直觉扩展到跨 device、跨节点甚至跨超节点：应用只给出源地址和目标地址，系统自动选择 HCCS、RDMA 等路径，把大 tensor 直接搬到消费者附近？可以把它做成 verl TransferQueue 的可插拔数据面，但不应把这件事直接称为“MTE 跨超节点”。MTE 是 Ascend 内存层级和部分 HCCS 路径上的搬运引擎；真正向应用提供远端地址、单边 put/get、注册和完成语义的是 SHMEM、MemFabric 一类软件层；样本字段、ready、consumed、staleness 和恢复仍应由 TransferQueue 管理。