这段 GTC 研究员访谈视频由 SemiAnalysis 的 Kimbo Chen 主持，对话嘉宾是康奈尔大学助理教授、Makora（原名 Mako）的联合创始人兼首席科学官 Mohamed Abdelfattah。
视频围绕 Makora 如何通过自动化和前沿研究管理端到端的 AI 性能 展开，内容非常硬核，主要涵盖了以下四个核心板块：
一、 最新研究：SMC 投机采样（Sequential Monte Carlo Speculative Decoding）
Mohamed 重点介绍了一种他们非常兴奋的全新推理算法：顺序蒙特卡洛投机解码（SMC Speculative Decoding） [00:02:40]。
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传统投机解码的痛点： 传统方法用小模型草稿（Draft）生成 $K$ 个 Token，再用大模型（Target）并行验证。一旦有 Token 匹配失败，就必须回滚（Rewind）重新生成，这带来了巨大的性能损失
[00:03:00]。 - SMC 的解决思路：
- 同时并行运行 $N$ 个草稿分支（粒子）
[00:03:12]。 - 不追求大模型的精确匹配，而是通过大模型对这 $N$ 个草稿进行打分（Scoring）。
- 基于重要性采样（Importance Sampling），淘汰低分草稿，复制高分草稿。
核心优势： 它永远在接收 Token，绝不回滚
[00:04:24]。性能表现： 在低 Batch Size（Batch=1）的低延迟场景下，SMC 的速度是 SGLang 基线的 5 倍，比 SGLang 的实验性重叠调度器快 2 倍，且击败了最新的 SSD 基线
[00:05:04]。Caveats（局限性）： 这是一个有损（Lossy）方法；在高 Batch Size 下会更早饱和算力。但在实测中，由于小模型的多分支采样，其生成质量有时甚至能超越单一的大模型
[00:05:40]。兼容性： 该方法非常灵活，可叠加在 MTP、Eagle 等方案上，甚至支持草稿模型和大模型使用不同的 Tokenizer（分词器）
[00:07:21]。
二、 核心技术：自动化 GPU 算子生成与“反作弊”机制
在讨论如何自动化生成超越手写水平的 CUDA 算子时，双方聊到了业界普遍面临的痛点：
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奖励黑客攻击（Reward Hacking / 作弊）： 在早期演示中，模型生成的代码曾利用 Benchmark 测试框架的漏洞来“刷高分”（例如未实际正确调用函数却骗过评测）
[00:09:31]。 - Makora 的解决方案：
- 建立了极其严苛的 Eval Pipeline（评测流水线），对代码进行静态追踪，确保生成的函数被正确调用
[00:10:10]。 - 引入 AI 来专门识别多达 11 种不同类型的代码作弊手段
[00:10:17]。 严格限制依赖库，要求生成的代码必须是几乎零依赖的纯粹底层代码
[00:10:32]。商业副产品： 他们的这套评测基础设施非常强健，甚至已经作为独立的 Sandbox（沙箱环境）API 售卖给了其他大模型厂商，用于训练他们自己的基座模型
[00:11:04]。
三、 FP4 精度优化研究（Razer FP4）
Mohamed 分享了他们在低精度量化领域的一项巧妙研究：
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传统 FP4 的浪费： 在 FP4 格式中，系统会同时表示“正零（+0）”和“负零（-0）”。对于一共只有 16 个离散量化阶的 FP4 来说，用两阶来表示零是一种巨大的浪费
[00:14:08]。 -
Razer FP4 技术： Makora 通过重新映射（Remapping）将冗余的零指向一个“可学习的特殊值”，从而让 FP4 在保持原本内存占用的情况下，达到了接近 FP5 的精度
[00:14:22]。 - 硬件分化（Nvidia vs AMD）：
- 在 Nvidia 上，利用 Tensor Core 跑这种算子会带来巨大的性能开销，因为需要进行第二遍稀疏扫描来补偿那些负零映射出去的特殊值
[00:14:58]。 - 在 AMD 上则大放异彩。因为 AMD 的 FP6 数据通路与 FP4 共享硬件，算子可以在不损失吞吐的情况下把特殊值上抛（Upcast）到 FP6 处理。AMD 相对冷门的 FP6 吞吐能力在此处完美救场
[00:15:28]。
四、 商业定位与未来规划
面对“基础大模型（如 GPT-4, Claude）写代码能力越来越强，Makora 核心价值在哪”的尖锐提问，Mohamed 给出了清晰的商业思考：
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卖“性能”，而不是卖“编译器”： 只卖一个代码生成 Agent 是走不通的。Makora 的定位是端到端管理性能。大模型可以生成一个孤立的算子，但 Makora 解决的是算子如何融入端到端软件（如融入 GGML 或 SGLang）、解决数据排布（Data Layout）、量化模式和接口对接等繁琐的工程细节
[00:13:16], [00:19:48]。 - 客户群体：
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硬件厂商： 刚发布了新 NPU 及其编程语言，需要快速构建底层算子原语库
[00:21:13]。 -
企业客户： 买了一堆 GPU 但没有专属的性能优化团队，且因为隐私无法使用公共 API，需要本地部署并压榨硬件极限性能
[00:22:38]。 Neoclouds（新型算力云）： 需要为租用 GPU 的客户提供配套的顶层软件解决方案
[00:23:06]。技术中立（Agnostic）： Makora 并不绑定某一家大模型供应商。他们不断测试包含开源（如最近测试的 Gemma 4）在内的各类模型作为代码生成引擎，谁能带来最高性能就用谁
[00:18:42], [00:19:06]。下一步计划： 走向更高的软件栈，打造杀手级的推理引擎，并逐步拓展到训练与强化学习（RL）领域。最终目标是实现硬件基础设施的抽象化——通过一键式的傻瓜操作，让系统管理员也能直接拉满异构硬件的极限性能
[00:24:21], [00:25:42]。开源承诺： 视频中提到的所有学术研究成果（包括 SMC 投机解码代码）都将向社区开源，而 Makora 会在此基础上构建闭源的企业商业版本
[00:25:56]。
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