01
算子精度对齐概述
什么是算子精度对齐 · 为什么需要精度对齐 · 行业背景与挑战
概念背景
02
精度对齐基础概念
浮点数表示 · IEEE 754标准 · 单精度与双精度 · 精度损失来源
浮点标准
03
常见算子类型与计算模式
卷积 · 池化 · 全连接 · 激活函数 · 归一化 · 矩阵乘
算子模式
04
精度对齐工具链介绍
PyTorch/TensorFlow/ONNX Runtime · 精度比对框架概览
工具框架
05
环境搭建与配置
Python环境 · CUDA/cuDNN · PyTorch/TensorFlow · 精度比对库安装
环境安装
06
数据准备与预处理
测试数据生成 · 随机种子 · 数据归一化 · 输入输出对齐
数据预处理
07
前向传播精度比对
前向结果提取 · 逐元素比对 · MAE/MSE/余弦相似度
前向指标
08
反向传播精度比对
梯度计算 · 梯度比对方法 · 梯度裁剪与数值稳定性
反向梯度
09
逐层精度分析方法
逐层输出保存 · 层间误差累积 · 敏感层定位
逐层分析
10
统计误差分析方法
均值/方差/最大最小值 · 直方图分布对比
统计分布
11
可视化精度分析工具
TensorBoard · matplotlib · 自定义可视化脚本
可视化工具
12
常见精度问题定位
数值溢出 · 下溢出 · 舍入误差 · 截断误差
问题定位
13
混合精度训练与精度对齐
FP16/BF16/INT8量化 · 精度损失与恢复
混合精度量化
14
量化感知训练(QAT)精度对齐
QAT原理 · 伪量化节点 · 精度回退策略
QAT量化
15
后训练量化(PTQ)精度对齐
PTQ流程 · 校准数据集 · 精度评估
PTQ校准
16
算子融合与精度影响
算子融合策略 · 融合前后精度变化 · 常见融合模式
融合优化
17
自定义算子精度对齐
自定义算子开发 · 精度测试用例 · 调试技巧
自定义调试
18
多框架精度对齐(PyTorch vs TF)
框架差异 · 算子实现差异 · 精度对齐策略
PyTorchTensorFlow
19
多硬件平台精度对齐(GPU/NPU/CPU)
硬件差异 · 数值精度差异 · 平台适配
硬件平台
20
精度对齐自动化脚本开发
自动化比对流程 · 脚本框架 · 报告生成
自动化脚本
21
精度对齐报告撰写
报告结构 · 关键指标 · 问题描述 · 修复建议
报告文档
22
精度回归测试
回归测试策略 · CI/CD集成 · 阈值设定
回归CI/CD
23
大规模模型精度对齐
分布式训练 · 模型并行 · 数据并行 · 精度一致性
大规模分布式
24
精度对齐中的常见陷阱与误区
随机性影响 · 非确定性算法 · 调试误区
陷阱误区
25
精度对齐案例分析(一)
卷积层精度问题排查与修复
案例卷积
26
精度对齐案例分析(二)
BatchNorm层精度问题排查与修复
案例BN
27
精度对齐案例分析(三)
Transformer注意力机制精度问题排查与修复
案例Attention
28
精度对齐最佳实践总结
流程规范 · 工具推荐 · 团队协作
最佳实践总结
29
精度对齐前沿技术展望
新数值格式 · 自适应精度 · 自动化精度优化
前沿展望
30
综合实战项目
从零搭建完整的算子精度对齐全流程
实战项目