内容简介

本书致力于探索如何在大规模深度学习模型训练中，最大限度地提高性能和优化显存使用。本书面向深度学习从业者，尤其是希望深入了解并提升模型训练效率的工程师与研究人员。随着深度学习模型和数据规模的迅速增长，如何高效利用硬件资源，减少训练时间，成为当前AI系统工程的关键挑战。本书从硬件和软件的基础知识入手，逐步引导读者理解和掌握PyTorch的优化技巧。内容涵盖从单机到分布式训练，从显存管理到性能分析的多种优化策略，力求通过丰富的代码实例和深入的原理讲解，使读者能够在实践中灵活应用这些方法。

本书共分10章：第1～4章为基础知识，介绍深度学习所需的硬件与软件基础，帮助读者理解性能瓶颈的根源；第5～8章为优化策略，结合具体的代码示例，详细探讨训练过程中的各种优化方法及其背后的原理；第9和10章为综合实践，通对GPT模型的优化实例，直观展示如何在实际项目中实施并衡量各种优化技术的效果。

本书适合希望优化现有模型的资深工程师，也适合初次接触PyTorch性能优化的新手，本书将提供实用的指导和技术支持，帮助读者在日益复杂的深度学习领域中保持竞争力。