qwen600：一个专注于单批次、纯 CUDA 加速的 QWEN3-0.6B 微型推理引擎，专为 RTX 3050 8GB 显卡优化，兼具极简设计与高效性能。
• 完全用 CUDA C/C++ 编写，无 Python 依赖（仅 tokenizer 转换脚本需 Python），极简依赖：cuBLAS、CUB、标准 IO。
• 静态常量设计，编译时优化极致提升性能——推理速度较 llama.cpp 快约 8.5%，比 HF + flash-attn 快近 3 倍，适合边学边用的 CUDA GPGPU 教育项目。
• 高效显存管理：mmap 内存映射、单 GPU Block 异步拷贝与零成本指针权重管理，内存访问与调度极简且高效。
• 设计灵感来源于 llama.cpp、llama2.c、LLMs-from-scratch 等，遵循“suckless”极简主义哲学，避免功能膨胀与抽象复杂度。
• 支持思考模式（-r 1）和非思考模式（-r 0），配套合理采样（TopK、TopP、温度）参数，避免贪婪解码带来的输出重复和性能退化。
• 完全开源 MIT 许可，适合学习 CUDA 编程与 Transformer 推理机制的开发者，代码配置直观，依赖极少，易于定制和扩展。
• 目前仍在完善中，计划融合更多 CUDA 优化（RMSnorm、skip connection 融合、Softmax kernel 优化、RoPE 预计算），为高性能推理铺路。
适合想深入理解 CUDA GPU 编程与 LLM 推理交叉领域的研究者与开发者，低门槛、高性能、极简且透明的架构设计，助你从零开始构建自定义推理引擎。
了解详情🔗 github.com/yassa9/qwen600
CUDA 深度学习 大模型推理 GPU加速 开源项目 AI开发
