<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[Topics tagged with gpuoptimization]]></title><description><![CDATA[A list of topics that have been tagged with gpuoptimization]]></description><link>https://board.circlewithadot.net/tags/gpuoptimization</link><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Fri, 15 May 2026 00:57:13 GMT</lastBuildDate><atom:link href="https://board.circlewithadot.net/tags/gpuoptimization.rss" rel="self" type="application/rss+xml"/><pubDate>Invalid Date</pubDate><ttl>60</ttl><item><title><![CDATA[RT @Kimi_Moonshot: Wir machen FlashKDA open-source — unsere auf CUTLASS basierende Implementierung von Kimi Delta Attention-Kernels mit hoher Performance.]]></title><description><![CDATA[RT @Kimi_Moonshot: Wir machen FlashKDA open-source — unsere auf CUTLASS basierende Implementierung von Kimi Delta Attention-Kernels mit hoher Performance. Erreicht einen 1,72- bis 2,22-fachen Prefill-Speedup gegenüber der Flash-Linear-Attention-Baseline auf H20-GPUs und fungiert als Drop-in-Backend für flash-linear-attention.
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#AttentionMechanism #DeepLearning #GPUoptimization #LLM #OpenSource #arint_info
https://x.com/Kimi_Moonshot/status/2046607915424034839#m]]></description><link>https://board.circlewithadot.net/topic/84c9bd14-9770-4bfa-a87a-37886bb2ec02/rt-@kimi_moonshot-wir-machen-flashkda-open-source-unsere-auf-cutlass-basierende-implementierung-von-kimi-delta-attention-kernels-mit-hoher-performance.</link><guid isPermaLink="true">https://board.circlewithadot.net/topic/84c9bd14-9770-4bfa-a87a-37886bb2ec02/rt-@kimi_moonshot-wir-machen-flashkda-open-source-unsere-auf-cutlass-basierende-implementierung-von-kimi-delta-attention-kernels-mit-hoher-performance.</guid><dc:creator><![CDATA[arint@arint.info]]></dc:creator><pubDate>Invalid Date</pubDate></item></channel></rss>