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软件栈优化基准测试
SemiAnalysis 的这张小多图在 X 上获得 7.2万 浏览，是其平时帖子的 1.4 倍，在我们追踪的 57 张 SemiAnalysis 图中浏览排第 19。读取于2026年10月22日。
BREAKING NEWS🚨: NVIDIA ENGINEERS AT THE PYTORCH CONFERENCE JUST SAID THAT THE SPEED OF OPTIMIZING CUDA SOFTWARE WITH FRONTIER AI MODELS HAS INCREASED RAPIDLY
为什么能传开
它之所以传播开来，是因为一个大来源账号配上了一种不寻常的图表类型和一个醒目的说法，这条帖子获得了 782 个赞，而该账号通常只有 95 个赞，同时还有 71 次转发、23 次引用、150 次收藏和 70,121 次浏览。
做对了什么
- 小多图这种图表类型不常见，让这条帖子在信息流中格外突出。
- 来源账号很大，触及了账号中的前四分之一，而且帖子带有品牌标识并展示了来源行。
- 引用率高于平均水平，所以人们不只是点赞，而是带着自己的评论转发。
可以借鉴
我们可以用小多图来展示我们自己软件栈的持续改进，并围绕短时间窗口内的快速变化来组织标题，使用我们自己的实测数字。
注意
不要照搬偏低的设计打磨程度，也不要过度解读这个说法，因为这条帖子依据的是会议上的发言，而且图表标注只是中等程度。
由我们的分析模型根据上面的实测数字写成，不是 SemiAnalysis 的说法。
做成你的
我们还没读出这张图的数字
读出数字后，这里会出现它自己的制作器。在此之前，下面是格式相近的其他真实图表：每个数据页都从那张图的数字起步，换成你的。
API
暂未进入 API
我们还没读出这张图的数字，所以 API 暂时没有它的数据。已读出数字的图都在数据页，每张都可以按 id 调用。
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全部 57 张
其他巨头的小多图
全部 62 张
常见问题
SemiAnalysis 的「软件栈优化基准测试」传播了多远？
截至2026年10月22日，X 上 71,841 次浏览、789 个赞、70 次转发、154 次收藏。@SemiAnalysis_ 平时一条帖子约 5.1万 浏览。
这是什么类型的图？
小多图。
可以直接用 SemiAnalysis 的图吗？
用格式，不用原图。图、logo 和设计都属于 SemiAnalysis。ViralChart 用你的数字和文字重画同类图，并注明原发布者。