2022年底，由OpenAI發(fā)布的ChatGPT展現(xiàn)了人工智能（Artificial Intelligence，AI）與人類進行流暢對話和問答的專業(yè)能力，剛一發(fā)布就引發(fā)了巨大關(guān)注。作為生成式AI領(lǐng)域的第一個現(xiàn)象級產(chǎn)品，ChatGPT已經(jīng)在搜索、編程、客服等多個領(lǐng)域顯著提升了人類的工作效率。人們不僅對AI模型目前的能力感到驚訝，更對其跨行業(yè)多領(lǐng)域的應(yīng)用潛力感到振奮，許多人甚至認為一個由人工智能驅(qū)動的第四次工業(yè)革命已經(jīng)拉開序幕。
ChatGPT的成功不僅歸功于其出色的模型架構(gòu)，還得益于其在工程方面的極致優(yōu)化這個龐大的模型基于海量互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)，在由超過一萬張GPU組成的計算集群上進行了數(shù)月的訓練。這不僅需要在穩(wěn)定性和性能方面對分布式訓練策略進行極致優(yōu)化，還充分挑戰(zhàn)了當前軟件和硬件的極限，成為了AI工程領(lǐng)域的里程碑。
AI系統(tǒng)工程（AI Systems Engineering）是AI算法與系統(tǒng)的交叉領(lǐng)域。從訓練到部署，所有涉及軟件和計算集群的部分幾乎都可以劃為AI系統(tǒng)工程的范圍，包括持續(xù)優(yōu)化的GPU硬件架構(gòu)、建立高速互聯(lián)的GPU數(shù)據(jù)中心、開發(fā)用戶友好且可擴展的AI框架等。目前市面上有許多關(guān)于AI算法和模型架構(gòu)方面的書籍和課程，但關(guān)于AI系統(tǒng)工程的資料卻非常稀缺。這些工程實踐技巧通常散落在用戶手冊、專家博客，甚至GitHub問題討論中，由于覆蓋面廣且知識點分散，新入行的工程師在系統(tǒng)性構(gòu)建AI系統(tǒng)工程知識體系時面臨諸多挑戰(zhàn)。
因此，本書致力于實現(xiàn)以下兩個目標：
從深度學習訓練的視角講解AI工程中必要的軟硬件組件，幫助讀者系統(tǒng)性地了解深度學習性能問題的根源。詳盡分析硬件參數(shù)和軟件特性對訓練效果的影響，并提供了一套從定位問題、分析問題到解決問題的流程。
深入探討應(yīng)對數(shù)據(jù)和模型規(guī)�？焖僭鲩L的具體策略。從顯存優(yōu)化到訓練加速，從單機單卡到分布式訓練的優(yōu)化，系統(tǒng)地介紹提升模型訓練規(guī)模和性能的多種途徑。我們希望讀者能夠理解這些策略各自的優(yōu)勢與局限，并根據(jù)實際情況靈活應(yīng)用。
本書將通過PyTorch代碼實例演示不同的特性和優(yōu)化技巧，盡量避免使用晦澀難懂的公式，通過簡單的例子講清問題的來龍去脈。然而，AI系統(tǒng)工程是個非常寬泛的交叉領(lǐng)域，無論是書籍的篇幅還是筆者的實際經(jīng)驗都有一定的局限性，因此本書很難面面俱到地涵蓋所有內(nèi)容，比如：
本書不涉及模型架構(gòu)的算法講解。我們假定讀者已經(jīng)對要解決的問題和可能使用的模型架構(gòu)有所了解，甚至已經(jīng)有一些可運行的雛形代碼，以此作為性能或顯存優(yōu)化的基礎(chǔ)。
本書通常不會介紹PyTorch等工具的API接口和參數(shù)設(shè)置細節(jié)，除非這些信息與優(yōu)化直接相關(guān)。這類信息在各工具的官方文檔中已有詳盡的描述和豐富的代碼示例，且可能隨版本更新發(fā)生變化。如果讀者在使用這些接口時遇到問題，建議直接參考相關(guān)文檔。本書的目標并不是成為這些文檔的中文版本，而是闡釋其中的原理和思路，使讀者能夠更靈活地使用這些工具。
本書不涵蓋專門針對推理部署設(shè)計的算法、性能優(yōu)化和專用加速芯片等知識。模型推理的技巧通常與特定應(yīng)用緊密相關(guān)，有時為了追求極致的性能，甚至需要采用一些非常規(guī)的技巧。因此，模型推理不是本書的重點，我們將聚焦于更具通用性的訓練部分。
本書在討論自定義算子時會簡要提及CUDA語言，但不會深入講解如何使用CUDA編寫高性能算子。CUDA作為一種專業(yè)性很強的編程語言，需要對GPU硬件架構(gòu)和并行計算有深入了解。然而，即便沒有CUDA相關(guān)背景，也不影響對本書內(nèi)容的理解和應(yīng)用。希望深入研究CUDA的讀者，可以在網(wǎng)上找到大量高質(zhì)量的書籍和教程。
本書將從工程的角度著手，解決模型訓練中的規(guī)模和效率問題。即使讀者不熟悉這些內(nèi)容，也無須擔心。如圖0-1所示，書中內(nèi)容將分為10章，由淺入深地進行講解。
第1～4章從硬件和軟件的基礎(chǔ)知識入手，詳細介紹深度學習所需的軟硬件知識和定位性能瓶頸所需的工具。
第5～8章結(jié)合具體的代碼實例，逐一探討訓練過程中的優(yōu)化策略背后的原理和思路。
第9和10章重點介紹綜合優(yōu)化的方法和實踐。結(jié)合GPT-2模型的優(yōu)化過程，直觀展示每種優(yōu)化技術(shù)的使用方式和實際效果。

圖0-1 本書知識架構(gòu)
除此以外，本書中的示例代碼是基于Linux（Ubuntu 22.04）開發(fā)和驗證的，但是所使用的大部分工具也有對應(yīng)的Windows版本。部分Linux專有工具如htop等，在Windows上也應(yīng)能輕易找到替代品。因此，無論使用Windows還是使用Linux的讀者都能順暢閱讀本書。
本書將優(yōu)先使用專業(yè)術(shù)語的中文版本。然而，由于深度學習領(lǐng)域的許多術(shù)語缺乏統(tǒng)一的中文翻譯，在某些場景中使用英文會更有助于讀者的理解。例如，BatchSize在日常使用中比其中文翻譯批處理大小更常見，而在衡量模型參數(shù)量大小時，M和B相比于它們的中文百萬和十億來說也是更通用的說法。除此以外，在部分示意圖中還會出現(xiàn)使用Tensor替代張量的情況。綜上所述，我們將在必要時使用英文術(shù)語或縮寫，并在它們首次出現(xiàn)時在括號中提供相應(yīng)的注釋以幫助讀者理解。
此外，本書對部分性能圖譜的圖片進行了黑白化處理，以便突出關(guān)鍵內(nèi)容和標注。書中首次出現(xiàn)的重點概念將以黑色粗體顯示，關(guān)鍵結(jié)論則會以藍色粗體顯示，幫助讀者識別和記住這些重要內(nèi)容。
致謝
在本書的寫作和審閱過程中，我們得到了許多朋友的寶貴幫助和支持。在此，特向他們表示誠摯的感謝。
在技術(shù)內(nèi)容方面，羅雨屏對全書進行了全面的審閱和指導(dǎo)；張云明對第1章和第2章提出了寶貴的建議；劉家愷對第1章至第6章提出了寶貴的意見；蘭海東細致審閱并修改了第2、3、6、7章；王宇軒對第2章進行了細致的審閱和優(yōu)化；許珈銘對第2章和第6章提供了具有建設(shè)性的建議；路浩對第3章和第4章進行了細致的修訂；嚴軼飛對第4章進行了詳細的校訂，確保內(nèi)容準確；蔣毓和田野為第5章提供了寶貴的反饋和審閱；王雨順對第7章進行了深入的改進；申晗對第7章至第9章提出了建設(shè)性的修改建議；與Prithvi Gudapati的討論修正了書中設(shè)置PyTorch隨機數(shù)種子的方法。
在圖書策劃方面，姚麗斌、申美瑩和欒大成在全書的策劃和編輯過程中給予了寶貴的建議；王承宸為本書生成了清晰美觀的代碼圖；戴國浩提供了實驗用的機器，保障了實驗的順利進行。
此外，在本書的寫作過程中，筆者借助了ChatGPT進行大量文字潤色工作，大大提升了寫作效率。書中的圖表主要使用Keynote和FigJam進行制作，代碼示例使用基于Carbon的命令行工具carbon-now-cli生成，非常感謝社區(qū)提供的這些實用工具。
最后，本書的寫作時間以及筆者的經(jīng)驗有限，書中如有錯誤和疏漏，懇請讀者批評指正。
代碼文件
本書的代碼文件下載地址為：

同時也在如下GitHub地址備份更新：
https://github.com/ailzhang/EfficientPyTorch