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《AI训练性能故障诊断与调优实战》
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高性能AI训练问题解决实战
📚 共计 30 章节
01
AI训练概述
高性能计算基础 · AI训练流程 · 常见性能瓶颈分析
基础
入门
02
硬件选型与配置
GPU/TPU选型 · CPU与内存配置 · 网络与存储方案
硬件
选型
03
深度学习框架优化
PyTorch性能调优 · TensorFlow性能调优 · 框架对比与选择
框架
调优
04
数据加载与预处理
DataLoader优化 · 数据增强加速 · 内存与IO平衡
数据
IO
05
分布式训练基础
数据并行 · 模型并行 · 流水线并行
分布式
并行
06
分布式训练进阶
All-Reduce算法 · 梯度累积 · 混合精度训练
进阶
通信
07
模型架构优化
模型剪枝 · 知识蒸馏 · 量化技术
压缩
轻量化
08
训练监控与调试
TensorBoard使用 · 性能Profiling · 常见错误排查
调试
监控
09
内存优化
显存管理 · 梯度检查点 · 内存碎片处理
显存
优化
10
计算图优化
JIT编译 · 算子融合 · 图优化策略
图优化
编译
11
数据并行深入
DDP与FSDP对比 · ZeRO优化器 · 分片策略
并行
ZeRO
12
混合精度训练
FP16/BF16原理 · AMP实现 · 损失缩放
精度
AMP
13
梯度累积与同步
梯度累积策略 · 同步频率优化 · 通信压缩
梯度
通信
14
模型并行策略
张量并行 · 序列并行 · 专家并行
模型并行
MoE
15
流水线并行
GPipe · PipeDream · 1F1B调度
流水线
调度
16
大规模训练挑战
显存墙 · 通信墙 · 计算墙
挑战
瓶颈
17
训练稳定性
学习率调度 · 梯度裁剪 · Batch Normalization调优
稳定
调参
18
超参数优化
网格搜索 · 贝叶斯优化 · 学习率预热
超参
搜索
19
数据质量与增强
数据清洗 · 数据平衡 · 自动增强策略
数据质量
增强
20
模型收敛性分析
损失曲线分析 · 梯度范数监控 · 过拟合检测
收敛
分析
21
训练加速工具
DeepSpeed · Megatron-LM · Horovod
工具
加速
22
容器化与部署
Docker镜像优化 · Kubernetes集群管理 · 训练任务编排
容器
K8s
23
云上训练
AWS SageMaker · Google Vertex AI · 阿里云PAI
云平台
MLOps
24
训练成本优化
Spot实例使用 · 资源弹性伸缩 · 预算控制
成本
弹性
25
模型评估与验证
验证集设计 · 评估指标选择 · A/B测试
评估
验证
26
训练日志与实验管理
MLflow · Weights & Biases · 实验追踪
实验
日志
27
模型安全与合规
数据隐私 · 模型鲁棒性 · 合规检查
安全
合规
28
训练故障恢复
Checkpoint策略 · 自动重启 · 容错机制
容错
恢复
29
前沿技术探索
稀疏训练 · 动态网络 · 神经架构搜索
前沿
NAS
30
综合实战项目
从零构建高性能训练Pipeline · 端到端优化案例
实战
项目
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