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在谷歌的竞价排名体系中，内容方是通过用户对链接的每一次查询、点击和浏览来获得收益，可AI搜索并不呈现链接，而是给出一个被视为整体的回答。所以现在Perplexity的新方案就完美解决了利益分配的问题，广告主赞助的问题中引用了哪家内容提供商的内容，就会向哪家出版商、新闻媒体分账。

AI搜索的魅力不仅仅体现在搜寻与用户提问更贴合的结果，而是在此基础上更进一步、用AI来代替用户思考，一步到位地呈现出答案。AI搜索这样的“一问一答”模式，就导致了传统搜索引擎的“竞价排名”无法适配，因为在回答中直接插入广告会极大影响使用体验，这就是为什么Perplexity之前向广告主兜售广告位的行动收效甚微

这些缺乏常识的答案看似是大模型幻觉问题，背后其实是搜索的召回精度问题。谷歌的召回技术依旧依靠网页索引，这一套在信息排序上管用，但与内容相关度和准确度无法保证；在自己的强势领域搜索上，谷歌的逻辑开始吃力起来。就如美国证券分析师丹·艾布斯·韦德布什所述，“这是在谷歌搜索服务的压倒性优势上出现的裂痕。”

但打破用户习惯的产品往往是重写逻辑，而不是利用AI对原产品缝缝补补，处理不当反而会消耗原有用户的信任。谷歌的AI overviews推出不到一周，便因为没认出毒蘑菇、建议用户吃石头、把胶水加到披萨上，招到用户吐槽。

反观Perplexity AI，它本质上就是一款信息处理工具，关键能力在于，最大程度上缩短了满足信息需求的路径，可以说，Perplexity的颠覆性也源于改变人们信息搜索习惯的潜力，而一旦当人们习惯了一步得到答案，就没有耐心去翻阅无数条夹杂广告的蓝色链接了。

这还得从传统搜索引擎的赖以生存的商业模式「竞价排名」开始谈起，但到了AI时代，Perplexity所定义的搜索逻辑里，信息排序的流程被省略，直接给出答案，但谷歌的收入恰恰来自让人们点击和浏览链接，赚取广告费，同时打造数据飞轮，优化搜索排名。

值得一提的是，Perplexity团队的反应速度相当惊人，GPT3.5发布一周后，Perplexity AI就正式上线。更厉害的是，Perplexity不仅借助LLM实现了答案引擎的想法，还在这个基础上用RAG技术优化了LLM幻觉问题，就如Aravind Srinivas所述，Perplexity并不是二者的替代，而是两者的平衡点。

M16/M8 -> M32，硬件逻辑上是Stride Store，是LSU将一个TileReg里的数据，连续读出512/256B，Stride step = 1024B/1024B，共1024B（4个SubTile），写入到memory连续的1024B中。这样写入4个Tile。Header同理。

M32->M16/M8，硬件逻辑上是Stride Load，即在SuperTile内部，LSU连续读取一个512B/256B，Stride step = 1024B/1024B，共读取1024B（4个SubTile）后，写入到一个TileReg里。这样读取4个Tile。Header同理

B矩阵（weight）一般为32x32在global memory静态准备好

512B read & 512B write per cycle

支持TMMA_MEM指令（通过TLSU）直接读取L2B中的Tile到TMAC单元进行矩阵乘运算

之间的读取/存储。支持在L2B的一个SuperTile内部，读取1或多个Tile到TileReg。

L2B <-> TileReg之间的读取/存储。支持在L2B的一个SuperTile内部，读取1或多个Tile到TileReg。

由TLSU（TSMEM指令）负责L2B <-> TileReg之间的读取/存储。支持在L2B的一个SuperTile内部，读取1或多个Tile到TileReg。

只由TDTE（TACP指令）负责L2B<->其他memory位置进行数据搬运。DTE进行数据搬运时，以SuperTile为基本单位，不支持读取部分SuperTile。 2. 由TLSU（TSMEM指令）负责L2B <-> TileReg之间的读取/存储。支持在L2B的一个SuperTile内部，读取1或多个Tile到TileReg。

DTE只支持整数个SuperTile数据搬运，即搬运时只能对齐SuperTile，不允许跨SuperTile搬运

LSU支持per-Tile读写，通过Tile Idx寻址。最多一次性搬运整个SuperTile内x4 Tiles。不允许跨SuperTile读取多个Tile。 b. DTE只支持整数个SuperTile数据搬运，即搬运时只能对齐SuperTile，不允许跨SuperTile搬运。

只支持NHWC Row-Major (K-Major)

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