深度学习效率进展的细致指南

本文提供了从效率角度出发的深度学习进展的全面时间顺序指南：涵盖了集群、独立硬件、深度学习库、编译器，甚至架构的变化。本文并非一篇综述论文，旨在为读者提供对该领域的广泛直观理解——在过去 40 年中涌现的每一个细节都不可能全部涵盖。

前言：在过去十年中，深度学习领域蓬勃发展，发展到无论是研究人员还是学生都很难跟踪其动态的程度。有时，我甚至发现自己难以把握该领域的实际方向。在这个常常显得飘忽不定的领域，许多方法和结果在实际中显得差强人意，我希望至少对我们当前所处的进展有一个概念。

我希望以叙述的形式写这篇文章——1）使其对读者易于理解，而不是信息过载；2）让读者从宏观视角审视该领域，并理解其演变轨迹。我尽量以论文为中心（类似于 Lilian Weng 风格的博客！），并包含了我认为适当的标志性（或酷炫）作品；如果读者觉得需要包含或修改某些内容，请随时告知！在开始之前，让我先列出一些相关的数字，以帮助大家更好地了解即将讨论的进展。对于不熟悉这些数字的朋友，我也添加了一些说明。

• NVIDIA 最新的 Blackwell B200 GPU 估计售价为 3 万至 4 万美元。
• 对于 FP8，它的性能可达约 4500 TeraFLOPS，性能非常惊人！
• 它配备了 192GB 的高带宽内存/DRAM，这是主要的 GPU 内存。
• Llama 3.1 405B，Meta 最新的开源语言模型，参数量达 4050 亿（约 800GB）。
• 它的训练使用了高达 16000 张 NVIDIA H100（位于 24000 GPU 集群上）。
• 它的训练数据集包含了 15 万亿个 token。

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