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llm_note overview

LLM notes, including model inference, transformer model structure, and lightllm framework code analysis notes

一,transformer 模型结构

二,大语言模型压缩

三,大语言模型推理及部署(服务化)

DeepSpeed 框架学习笔记

四,系统化优化

图优化、算子融合、深度学习推理框架系统层面的优化。

五,高性能计算

英伟达 gpu cuda 高性能计算编程学习资料推荐:

  • GPU Architecture and Programming: 了解 GPU 架构和 cuda 编程的入门文档资料,学完可以理解 gpu 架构的基本原理和理解 cuda 编程模型(cuda 并行计算的基本流程)。建议当作学习 cuda 高性能计算编程的第一篇文档(文章)。
  • CUDA Tutorial: CUDA 教程,分成四部分:CUDA 基础、GPU 硬件细节、最近的特性和趋势和基于任务的编程实例,提供了完整清晰的 PDF 文档和 cuda 代码实例。建议当作系统性学习 cuda 编程的教程
  • learn-cuda: 完整的 cuda 学习教程,包含高级异步方法内容,特点是有性能实验的代码实例。建议当作学习 cuda 高级特性的教程。
  • CUDA C++ Programming Guide:内容很全,直接上手学习比较难,建议当作查缺补漏和验证细节的 cuda 百科全书,目前版本是 12.6。
  • 《CUDA C编程权威指南》:翻译的国外资料,说实话很多内容翻译的非常不行,我最开始跟着这个学习的,学了一周,只是了解了线程、内存概念和编程模型的概述,但是细节和系统性思维没学到,而且翻译的不行,内容也比较过时,完全不推荐,我已经替大家踩过坑了。
  • 《CUDA 编程:基础与实践_樊哲勇》:国内自己写的教材,我查资料时候挑着看了一点,基本逻辑是通的,虽然很多原理、概念都讲的特别啰嗦,但实践需要的关键知识点都有讲到,想学中文教程的,可以当作当作了解一个方向的快速阅读资料。

参考资料