# Latest **URL:** https://1nfinite.ai/latest.md [Latest](https://1nfinite.ai/latest.md) · [Categories](https://1nfinite.ai/categories.md) · [Tags](https://1nfinite.ai/tags.md) --- ## [Welcome to 1nfinite! 👋](https://1nfinite.ai/t/welcome-to-1nfinite/5)
**Author:** [@system](https://1nfinite.ai/u/system)\ **Replies:** 1\ **Last updated:** [March 20, 2025, 11:17am UTC](https://1nfinite.ai/t/welcome-to-1nfinite/5 "2025-03-20T11:17:19Z")
We are so glad you joined us. 1nfinite The One or Infinite? Here are some things you can do to get started: :speaking\_head: Introduce yourself by adding your picture and information about yourself and your interests… --- ## [浮点测试whestone的编译和优化选项](https://1nfinite.ai/t/whestone/303)
**Author:** [@fanfeng](https://1nfinite.ai/u/fanfeng)\ **Replies:** 17\ **Last updated:** [July 3, 2026, 9:54am UTC](https://1nfinite.ai/t/whestone/303 "2026-07-03T09:54:35Z")
在使用zcc编译工具链去编译whestone来测试处理器的浮点能力时候，如何选择具体的编译优化参数。 --- ## [不同架构C函数编译产生的代码指令数](https://1nfinite.ai/t/c/290)
**Author:** [@fanfeng](https://1nfinite.ai/u/fanfeng)\ **Replies:** 9\ **Last updated:** [May 23, 2026, 7:29am UTC](https://1nfinite.ai/t/c/290 "2026-05-23T07:29:30Z")
使用相同的编译选项，一个是RV32GC扩展，一个是RV64GC扩展，使用ZCC4.1.6版本，通过编译产生的dump文件查看，同一个函数为什么RV64GC扩展的指令数远大于RV32GC扩展的指令数.以core\_bench\_matrix函数为例，RV32GC扩展的指令数1700左右，RV64GC扩展的指令数2400左右 --- ## [Triton Kernel全流程揭秘：从编译到运行](https://1nfinite.ai/t/triton-kernel/272)
**Author:** [@Xinyi](https://1nfinite.ai/u/Xinyi)\ **Replies:** 1\ **Last updated:** [May 22, 2026, 3:46am UTC](https://1nfinite.ai/t/triton-kernel/272 "2026-05-22T03:46:28Z")
引言：为什么要理解 Triton Kernel 的“全生命周期” 在当前 AI 系统软件栈中，Triton 并不是“又一个 CUDA ”，而是一个面向高性能算子开发的中间层工具。它通过 Python DSL 描述算子级计算与访存逻辑，并在底层借助完整编译体系，将高层算法自动映射为接近手写 CUDA / HIP 质量的设备代码，在开发效率与性能可控性之间取得平衡。 Triton 的核心设计在于解耦算法描述与硬件实现策略：开发者关注“算什… --- ## [预告 | Triton on RISC-V: AI基础设施新范式全景解析](https://1nfinite.ai/t/triton-on-risc-v-ai/225)
**Author:** [@小松鼠](https://1nfinite.ai/u/%E5%B0%8F%E6%9D%BE%E9%BC%A0)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [November 20, 2025, 7:36am UTC](https://1nfinite.ai/t/triton-on-risc-v-ai/225 "2025-11-20T07:36:11Z")
大家好！继 Dataflow 芯片和编译器从入门到进阶、CIRCT 系列教程之后，我们即将迎来无限智域（1nfinite）社区的第三个技术分享系列。 从下周开始，我们将正式推出 “Triton on RISC-V: AI基础设施新范式全景解析” 。本系列共 11 期，聚焦 Triton on RISC-V 的核心技术演进，围绕 AI 基础设施、算子库、AI 编译器、Triton 编程体系与 RISC-V DSA 的融合创新展开。欢迎… --- ## [Triton Compiler Core：Dialect与Pass Pipeline](https://1nfinite.ai/t/triton-compiler-core-dialect-pass-pipeline/280)
**Author:** [@SongTianXiang](https://1nfinite.ai/u/SongTianXiang)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [February 2, 2026, 6:14am UTC](https://1nfinite.ai/t/triton-compiler-core-dialect-pass-pipeline/280 "2026-02-02T06:14:41Z")
一、引言 人工智能时代的浪潮汹涌澎湃，特别是大语言模型与生成式AI的迅猛崛起，将深度学习对计算能力的需求推向前所未有的巅峰。GPU作为驱动这一革命的核心引擎，其编程范式与优化技术已成为制约模型规模扩展与推理效率的关键瓶颈。传统CUDA编程虽能精雕细琢般榨取硬件极致性能，却迫使开发者深陷线程层次、内存管理与同步机制的繁琐细节之中，代码冗长且维护艰难；与之相对，PyTorch、TensorFlow等高层次框架虽赋予开发者优雅简洁的表达，却往… --- ## [Triton编译器架构全景与多后端适配](https://1nfinite.ai/t/triton/276)
**Author:** [@Xinyi](https://1nfinite.ai/u/Xinyi)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [January 23, 2026, 2:33am UTC](https://1nfinite.ai/t/triton/276 "2026-01-23T02:33:57Z")
背景：异构 AI 时代为何需要“可扩展”的编译器 随着人工智能应用规模与复杂度的持续提升，底层计算硬件正呈现出前所未有的多样化趋势。从通用 CPU、GPU，到面向深度学习高度定制的 NPU、TPU，以及不断涌现的专用加速器，不同平台在计算模型、指令集结构、存储层次以及并行执行机制等方面均存在显著差异。 在这一背景下，编译器不再只是“代码生成工具”，而逐渐演变为连接算法表达与硬件能力的核心基础设施。传统依赖“手写内核 + 平台特定优化”… --- ## [RISC-V DSA平台下Triton算子性能初探](https://1nfinite.ai/t/risc-v-dsa-triton/287)
**Author:** [@Xinyi](https://1nfinite.ai/u/Xinyi)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [April 3, 2026, 3:10am UTC](https://1nfinite.ai/t/risc-v-dsa-triton/287 "2026-04-03T03:10:15Z")
1. 背景与研究动机 在深度学习计算中，算子是模型执行的基本计算单元，涵盖从矩阵乘法到逐元素操作（Elementwise）和归约（Reduction）等多种类型。深度学习框架的性能很大程度上取决于底层算子的实现效率。 近年来，随着 AI 专用硬件（DSA，Domain Specific Architecture）的快速发展，如何在不同硬件平台上高效实现深度学习算子成为研究热点。传统算子优化通常依赖手写高性能 C/C++ 或汇编代码，但… --- ## [Triton编译器在RISC-V上的移植与适配实践](https://1nfinite.ai/t/triton-risc-v/283)
**Author:** [@feng](https://1nfinite.ai/u/feng)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [February 13, 2026, 1:31am UTC](https://1nfinite.ai/t/triton-risc-v/283 "2026-02-13T01:31:45Z")
引言 在上一篇系列文章《Triton for RISC-V：AI 算子开发新机遇》中，我们围绕 Triton 与 RISC-V 这一技术组合展开了较为系统的讨论，重点回答了两个核心问题：其一，为什么有必要在 RISC-V 平台上支持 Triton；其二，这一方向在现有技术条件下是否具备现实可行性。 随着生成式 AI 和大模型的快速发展，算子实现与优化在整体性能和开发效率中的重要性愈发凸显。Triton 作为一种面向算子开发的编程与编译… --- ## [Triton for RISC-V：AI算子开发新机遇](https://1nfinite.ai/t/triton-for-risc-v-ai/282)
**Author:** [@feng](https://1nfinite.ai/u/feng)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [February 6, 2026, 1:11am UTC](https://1nfinite.ai/t/triton-for-risc-v-ai/282 "2026-02-06T01:11:44Z")
引言：算力范式演进下的软硬件架构迭代 在生成式 AI 与大模型呈爆发式增长的今天，算力已不再是冰冷的技术指标，而是驱动社会变革的“数字电力”。然而，大模型对算力近乎指数级的算力需求，正以前所未有的速度触碰传统硬件架构的物理极限。随着摩尔定律的红利逐渐消耗殆尽，计算范式正经历一场从通用处理器（CPU）向高度并行异构计算的剧烈转型。如何在算力稀缺的时代，兼顾计算的高效能、开发的灵活性与生态的开放性？这已成为开发者与芯片设计师共同面临的时代命… --- ## [ZCC是否支持Matrix指令集？](https://1nfinite.ai/t/zcc-matrix/273)
**Author:** [@aguang1974](https://1nfinite.ai/u/aguang1974)\ **Replies:** 1\ **Last updated:** [January 15, 2026, 5:08am UTC](https://1nfinite.ai/t/zcc-matrix/273 "2026-01-15T05:08:47Z")
ZCC是否支持RISC-V AI国内标准扩展的Matrix指令集？ --- ## [zcc does not know the nuclei register "shartid"](https://1nfinite.ai/t/zcc-does-not-know-the-nuclei-register-shartid/268)
**Author:** [@jianwu](https://1nfinite.ai/u/jianwu)\ **Replies:** 1\ **Last updated:** [January 4, 2026, 2:46am UTC](https://1nfinite.ai/t/zcc-does-not-know-the-nuclei-register-shartid/268 "2026-01-04T02:46:02Z")
ZCC reports error for nuclei register “shartid”. But ZCC can work for nuclei register ‘mhartid’. --- ## [Triton算子开发: 调试与性能优化实战](https://1nfinite.ai/t/triton/269)
**Author:** [@wangyuqin](https://1nfinite.ai/u/wangyuqin)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [December 31, 2025, 3:02am UTC](https://1nfinite.ai/t/triton/269 "2025-12-31T03:02:12Z")
一、引言 Triton 作为高性能 AI 算子开发框架，支持开发者快速实现高效的 GPU 算子。但算子开发过程中，常面临逻辑错误、显存访问异常、性能不达预期等问题。本文将从调试工具、自动优化机制、性能分析工具三个维度，结合实战案例，详细讲解 Triton 算子的调试与性能优化方法，帮助开发者提升开发效率与算子性能。 二、Triton调试 Triton 提供了多种调试工具，涵盖编译时检查、运行时打印、CPU 解析执行等场景，帮助开发者精… --- ## [运行zcc linux 系统报错 undefined symbol: \_\_libc\_pthread\_init, version GLIBC\_PRIVATE](https://1nfinite.ai/t/zcc-linux-undefined-symbol-libc-pthread-init-version-glibc-private/265)
**Author:** [@jianwu](https://1nfinite.ai/u/jianwu)\ **Replies:** 2\ **Last updated:** [December 28, 2025, 1:27am UTC](https://1nfinite.ai/t/zcc-linux-undefined-symbol-libc-pthread-init-version-glibc-private/265 "2025-12-28T01:27:44Z")
在ubuntu 上运行zcc，系统报错找不到 \_\_libc\_pthread\_init, 想问下需要的 libpthread.so.0 版本信息。谢谢。 --- ## [ZCC RISC-V native toolchain?](https://1nfinite.ai/t/zcc-risc-v-native-toolchain/256)
**Author:** [@IngwiePhoenix](https://1nfinite.ai/u/IngwiePhoenix)\ **Replies:** 1\ **Last updated:** [December 18, 2025, 8:13am UTC](https://1nfinite.ai/t/zcc-risc-v-native-toolchain/256 "2025-12-18T08:13:39Z")
Hello! The installer offered on the public website for ZCC is only available for x86\_64. Are there RISC-V native builds - or perhaps aarch64? I plan to build a local CI/CD server off of a Milk-V Pioneer and I would lik… --- ## [Triton算子开发: Triton编程语言和SPMD编程模型](https://1nfinite.ai/t/triton-triton-spmd/260)
**Author:** [@wangyuqin](https://1nfinite.ai/u/wangyuqin)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [December 18, 2025, 5:35am UTC](https://1nfinite.ai/t/triton-triton-spmd/260 "2025-12-18T05:35:45Z")
一、Triton的诞生：破解GPU编程痛点的关键方案 在深度学习领域，新研究思路的落地通常依赖组合原生框架算子来实现。这种方式虽具备便捷性优势，但往往需要创建或移动大量临时张量，进而对大规模神经网络的运行性能产生显著影响。从技术优化角度来看，编写专用GPU内核能够在一定程度上缓解这些性能问题，然而受限于GPU编程（CUDA）的极高复杂性，这一优化过程对多数开发者而言异常困难。尽管近年来业界涌现出多种旨在简化GPU编程流程的系统，但普遍存… --- ## [AI 模型性能的引擎：算子库编程语言的发展与趋势](https://1nfinite.ai/t/ai/257)
**Author:** [@feng](https://1nfinite.ai/u/feng)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [December 12, 2025, 2:10am UTC](https://1nfinite.ai/t/ai/257 "2025-12-12T02:10:06Z")
背景 在AI技术飞速发展的今天，底层基础设施的复杂性也在不断提升。无论是深度学习框架的多样化，还是AI芯片和加速器的百花齐放，都让 “如何高效实现和维护算子库” 成为业界关注的核心问题。算子库不仅是AI模型性能的基础引擎，更是连接上层算法与底层硬件的桥梁。本文将带你了解算子库编程语言的发展现状、技术趋势，以及Triton等新兴语言带来的创新启示。 算子、算子库与算子库编程语言 在深度学习中，模型的每一步计算——如矩阵乘法、卷积、归一化… --- ## [AI 基础设施新范式：算子库、编译器与RISC-V DSA的融合创新](https://1nfinite.ai/t/ai-risc-v-dsa/241)
**Author:** [@ziliang](https://1nfinite.ai/u/ziliang)\ **Replies:** 0\ **Last updated:** [November 28, 2025, 2:15am UTC](https://1nfinite.ai/t/ai-risc-v-dsa/241 "2025-11-28T02:15:17Z")
一、AI基础设施的现状与困境 过去十年，AI 模型性能的提升几乎完全依赖两条主线：更大的数据和更强的算力。然而，当算力增长开始遇到物理瓶颈，模型规模却持续以指数级增长时，AI 的基础设施面临前所未有的复杂化和碎片化挑战。从训推框架、算子库、编译器到硬件平台，各层之间缺乏协同，成本高、效率低的问题日益显现，这也成为制约行业进一步发展的核心障碍。 算力 的“塔式堆叠”与基础设施碎片化 如今的 AI 基础设施更像一个“塔式堆叠系统”：模型 … --- ## [在Nuclei Studio 2024.06 IDE中使用Terapines ZCC工具链](https://1nfinite.ai/t/nuclei-studio-2024-06-ide-terapines-zcc/113)
**Author:** [@hqfang](https://1nfinite.ai/u/hqfang)\ **Replies:** 3\ **Last updated:** [December 9, 2025, 11:07am UTC](https://1nfinite.ai/t/nuclei-studio-2024-06-ide-terapines-zcc/113 "2025-12-09T11:07:42Z")
根据这里的文章 芯来集成开发环境Nuclei Studio 2024.06版本发布\_公司新闻\_Nuclei-Best RISC-V Processor IP 可知，Nuclei Studio 2024.06首次引入并集成了Terapines ZCC Lite工具链到Nuclei Studio IDE环境中，用户可以直接使用Nuclei SDK进行基于Make的命令行方式编译，也可以使用IDE环境通过NPK的方式导入Nuclei SDK软… --- ## [有人用ZCC尝试优化过CPU SPEC2006吗。](https://1nfinite.ai/t/zcc-cpu-spec2006/216)
**Author:** [@sadbread](https://1nfinite.ai/u/sadbread)\ **Replies:** 6\ **Last updated:** [November 21, 2025, 2:03pm UTC](https://1nfinite.ai/t/zcc-cpu-spec2006/216 "2025-11-21T14:03:40Z")
ZCC 在coremark 有15-20%性能提升（base gcc），但是spec2006上无论怎么配置提升都不大。 --- ## [使用ZCC编译Nuclei DSP Library，出现错误](https://1nfinite.ai/t/zcc-nuclei-dsp-library/217)
**Author:** [@zhiyong.wang](https://1nfinite.ai/u/zhiyong.wang)\ **Replies:** 15\ **Last updated:** [November 7, 2025, 5:30am UTC](https://1nfinite.ai/t/zcc-nuclei-dsp-library/217 "2025-11-07T05:30:13Z")
错误信息： In file included from /home/ubuntu/Nuclei/NMSIS-master/NMSIS/DSP/Source/BasicMathFunctions/riscv\_dot\_prod\_q31.c:30: In file included from /home/ubuntu/Nuclei/NMSIS-master/NMSIS/DSP/Include/dsp/basic\_math\_function… --- ## [如何使用ZStudio IDE编译运行调试芯来科技RISC-V内核](https://1nfinite.ai/t/zstudio-ide-risc-v/71)
**Author:** [@tao.liang](https://1nfinite.ai/u/tao.liang)\ **Replies:** 2\ **Last updated:** [November 7, 2025, 3:07am UTC](https://1nfinite.ai/t/zstudio-ide-risc-v/71 "2025-11-07T03:07:09Z")
一、下载安装 参考https://1nfinite.ai/t/nuclei-sdk/70链接的步骤一：下载安装兆松科技工具链和芯来sdk和openocd 二、打开ZStudio 导入Makefile项目 下载解压ZStudio产品，在ZStudio产品根目录点击zstudio-desktop图标或者是在该目录下命令行中./zstudio-desktop启动zstudio 打开ZStudio后点击左上角的File后点击I… --- ## [新版本编译器编译coremark性能降低问题](https://1nfinite.ai/t/coremark/220)
**Author:** [@fanfeng](https://1nfinite.ai/u/fanfeng)\ **Replies:** 5\ **Last updated:** [November 5, 2025, 5:02am UTC](https://1nfinite.ai/t/coremark/220 "2025-11-05T05:02:18Z")
同一个编译环境和运行环境，新的编译器版本出来的性能反而没有之前版本的性能好，这个是什么问题 --- ## [请问有不带RISCV C extension 的ZCC社区版本吗](https://1nfinite.ai/t/riscv-c-extension-zcc/202)
**Author:** [@sadbread](https://1nfinite.ai/u/sadbread)\ **Replies:** 2\ **Last updated:** [September 30, 2025, 8:25am UTC](https://1nfinite.ai/t/riscv-c-extension-zcc/202 "2025-09-30T08:25:32Z")
希望在不支持C拓展的ＲＩＳＣＶ平台测试ＺＣＣ编译器性能，ZCC社区版本的ｌｉｂｃ库包含Ｃ拓展的，链接程序后运行到这部分代码无法继续。 --- ## [SystemVerilog在CIRCT上的初步探索](https://1nfinite.ai/t/systemverilog-circt/166)
**Author:** [@hailong](https://1nfinite.ai/u/hailong)\ **Replies:** 1\ **Last updated:** [September 8, 2025, 7:35am UTC](https://1nfinite.ai/t/systemverilog-circt/166 "2025-09-08T07:35:17Z")
引言 本文将从编译器的视角探讨SystemVerilog的多个重要方面，旨在揭示该语言特性的复杂性以及在编译器中的实现方式。首先，我们将分析SystemVerilog中端口声明的多种风格，探讨该语言中类型存在的问题，以及在设计中常见的复位信号与使能信号的区分难题。此外，还将讨论多值态问题对设计的影响。接着，文章将回顾SystemVerilog在CIRCT项目中的发展历程，为读者提供历史背景和相关知识。随后，我们将探讨SystemVeri… --- ## [深入解析 TT-BUDA 架构及编译执行过程](https://1nfinite.ai/t/tt-buda/106)
**Author:** [@saturn](https://1nfinite.ai/u/saturn)\ **Replies:** 2\ **Last updated:** [August 13, 2025, 8:15am UTC](https://1nfinite.ai/t/tt-buda/106 "2025-08-13T08:15:20Z")
引言 前文（探索 Tenstorrent 的 AI 开发软件栈：TT-BUDA）介绍了tt-buda的整体架构和frontend部分，本文主要介绍Netlist和backend部分。如下图所示，右半部分内容，重点解析Netlist格式，以及backend如何根据Netlist生成可执行程序和路由文件。 图 1：tt-buda software stack overview（来源：Tenstorrent） Netlist分析 N… --- ## [无法切换zctudio模式](https://1nfinite.ai/t/zctudio/207)
**Author:** [@john](https://1nfinite.ai/u/john)\ **Replies:** 1\ **Last updated:** [August 13, 2025, 7:16am UTC](https://1nfinite.ai/t/zctudio/207 "2025-08-13T07:16:45Z")
--- ## [无法云端使用，显示报错403](https://1nfinite.ai/t/topic/205)
**Author:** [@jax](https://1nfinite.ai/u/jax)\ **Replies:** 1\ **Last updated:** [August 13, 2025, 7:15am UTC](https://1nfinite.ai/t/topic/205 "2025-08-13T07:15:24Z")
--- ## [云端编译器登录时失败](https://1nfinite.ai/t/topic/194)
**Author:** [@fanfeng](https://1nfinite.ai/u/fanfeng)\ **Replies:** 1\ **Last updated:** [May 23, 2025, 2:33am UTC](https://1nfinite.ai/t/topic/194 "2025-05-23T02:33:59Z")
登录时候一直卡在这个界面，换了浏览器后也是无法解决此问题 --- ## [禁用硬件除法，只是用m扩展的乘法](https://1nfinite.ai/t/m/192)
**Author:** [@fanfeng](https://1nfinite.ai/u/fanfeng)\ **Replies:** 1\ **Last updated:** [April 9, 2025, 3:19am UTC](https://1nfinite.ai/t/m/192 "2025-04-09T03:19:27Z")
有没有类似GNU的-mno-div的选项来禁用硬件除法，来使用软件除法 [Next page](https://1nfinite.ai/latest.md?page=1)