他想先看一眼，仅靠模型自己能做到什麽程度。
他输入了第一段提示词：
「把这个 CUDA算子翻译成国产卡 IR实现。要求精度误差小於 1e-5，性能不低於 N卡实现的70%。下面三份文档作为上下文。」
然後把浏览器里的连结地址都打了进去。
很快AI智能体开始自己分解任务、解决任务，最後汇总。
三分钟後，第一版结果出来了。性能接近 68%，但精度偏差太大了。
一个大大的红色FAIL显示在屏幕上。
赵文渊在旁边松了一口气。
这才正常嘛。
他对韩路一说：「韩总你看，这就是我说的难点，做不过来——」
韩路一没有回应赵文渊。
他重新打开CUDA的原始码，开了视界。
普通人看代码，看到的是字符。赵文渊看代码，看到的是逻辑。
但视界让韩路一看到的是另一层东西，不只是代码在做什麽，还有代码为什麽这样做。
每一个设计选择背後的权衡，都像批注一样浮现在代码旁边。
为什麽softmax没有用最直觉的实现方式，而是拆成了三个阶段？因为直觉实现在长序列上会有数值溢出。
为什麽矩阵乘的分块是这个尺寸，不大也不小？因为再大shared memory放不下，再小会产生内存冲突。
这些东西没有写在任何文档里。它们是英伟达的工程师经过无数次实验之後沉淀下来的经验，藏在代码的结构里，只有真正理解硬体的人才能读出来。
赵文渊不是读不懂代码，他只是没办法在几天之内，就把别人几年的工程经验全部提炼出来。
但是视界可以，韩路一可以。
韩路一关掉第一版的提示词，重新输入。
这一次，他没有让智能体自由发挥。
而是把视界看到的东西直接输入进去。
「softmax必须使用 online algorithm三阶段，不要使用 naive softmax。当前精度问题出在第二阶段 reduce，局部最大值和指数和更新顺序要保持一致。」
「矩阵乘 tile使用64x64，tile过大 shared memory不够，过小会增加 bank conflict。」
「reduce时按4-
…。。