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《高性能AI训练架构与并行优化实战》
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高性能训练原理解析课
📚 共计 30 章节
01
高性能训练概述
什么是高性能训练 · 为什么需要 · 核心挑战与目标
基础
概念
02
硬件基础(一)
CPU vs GPU vs TPU · 算力与带宽 · 硬件选型
硬件
架构
03
硬件基础(二)
HBM/DDR/SRAM · NVLink & PCIe · 分布式存储
内存
互联
04
并行计算范式
数据并行 · 模型并行 · 流水线并行
并行
范式
05
混合并行策略
张量并行 · 序列并行 · 专家并行/MoE
混合
MoE
06
分布式训练框架
PyTorch DDP · DeepSpeed · Megatron-LM
框架
分布式
07
通信优化(一)
All-Reduce · Ring/Tree · 带宽利用
通信
算法
08
通信优化(二)
梯度压缩 · 梯度累积 · 异步与同步
通信
优化
09
显存优化(一)
激活重计算 · 混合精度 FP16/BF16/FP8
显存
精度
10
显存优化(二)
ZeRO-1/2/3 · Offloading · 状态管理
ZeRO
显存
11
计算优化
算子融合 · FlashAttention · Triton
计算
内核
12
数据加载与预处理
高性能DataLoader · 预处理流水线 · 缓存预取
数据
IO
13
网络与系统调优
拓扑感知 · NUMA亲和性 · CPU-GPU传输
系统
网络
14
训练稳定性
梯度裁剪 · Warmup · Loss Scaling
稳定
调参
15
模型架构与训练效率
稀疏注意力 · MoE路由 · 条件计算
架构
效率
16
大规模训练策略
学习率调度 · BS缩放 · 权重衰减
策略
缩放
17
训练监控与调试
Nsight · Profiler · TensorBoard/WandB
监控
调试
18
容错与恢复
Checkpoint · 异步保存 · 弹性训练
容错
恢复
19
自动并行与编译
torch.compile · XLA · 自动并行搜索
编译
自动
20
集群调度与管理
SLURM · Docker/Singularity · 资源隔离
集群
调度
21
高性能推理(一)
vLLM · TensorRT-LLM · KV Cache · Continuous Batching
推理
引擎
22
高性能推理(二)
INT4/INT8量化 · 蒸馏剪枝 · 推测解码
量化
推理
23
特定场景优化(NLP)
长序列 · RoPE/ALiBi · 序列并行
NLP
长上下文
24
特定场景优化(CV)
大分辨率 · 数据增强加速 · 多尺度
CV
视觉
25
特定场景优化(多模态)
多模态对齐 · 异构加载 · 跨模态注意力
多模态
对齐
26
前沿技术(一)
DeepSpeed-Ulysses · Ring Attention · 异步流水线
前沿
序列并行
27
前沿技术(二)
FP8训练 · MoE优化 · 稀疏训练
FP8
MoE
28
前沿技术(三)
联邦学习 · 差分隐私 · 安全聚合
隐私
联邦
29
实战案例(一)
百亿参数训练系统 · 架构/选型/调优
实战
百亿
30
实战案例(二)
Profiling→瓶颈→优化→验证 · 问题汇总
实战
全流程
所属VIP或分类
同VIP:AI训练吞吐基准测试平台搭建实战
同VIP:AI训练吞吐瓶颈诊断与性能优化
同VIP:AI训练性能故障诊断与调优实战