AI Infra 自学教材

论文清单

配套的 25 篇 P0 必读论文与 12 周阅读计划

📚 配套论文清单

教材正文负责建立判断依据,论文清单负责带你看真实系统是怎么做的。两者互补,交替进行。

清单 vs 导读:这一页是该读什么(约 93 个条目,按模块组织的完整清单);论文导读读到了什么(每篇一页的简介、链接与导读),那是一个与教材独立的模块。同一篇论文可以同时出现在两边——清单里它是"待读推荐",导读里它是"已读笔记"。

完整的清单(约 93 个条目,含 25 篇 P0 必读)保存在仓库的 material/ 目录里,是纯 Markdown 文件:

清单里有什么

文件内容
README.md总览:三种读法、优先级图例、模块依赖图、12 周计划、25 篇 P0 勾选清单
01-体系结构与性能模型.mdRoofline、TPU、加速器体系结构、量化综述
02-框架与自动微分.mdautodiff 综述、PyTorch / TF 范式对比、重计算
03-GPU编程与算子优化.mdFlashAttention 1/2、Triton、online softmax、Winograd
04-训练系统与并行策略.mdGPipe / PipeDream / Megatron / ZeRO / FSDP、3D 并行、MoE
05-推理系统与Serving.mdOrca、vLLM、PD 分离、量化四件套、投机解码、SGLang
06-编译器与图优化.mdTVM、MLIR、Ansor、TASO、Rammer、Welder、TorchInductor
07-集群调度存储与数据.mdRay、BytePS、Pollux / Sia、Gemini、弹性与抢占
08-前沿专题选读.md六条演进链 + 自己跟踪前沿的方法
APPENDIX-术语表与入门资源.md中英术语对照、公开课、教材、中文导读入口、常见误区

怎么和教材配合

读完教材的就去读清单里的
第一篇 · 性能与存储层次01-体系结构与性能模型.md(Roofline、TPU 两篇优先)
第二篇 · 框架与自动微分02-框架与自动微分.md
第三篇 · GPU 与算子优化03-GPU编程与算子优化.md
第四篇 · 训练系统04-训练系统与并行策略.md
第五篇 · 推理系统05-推理系统与Serving.md
第六篇 · 编译器06-编译器与图优化.md
第七篇 · 集群调度07-集群调度存储与数据.md
第八篇 · 前沿专题08-前沿专题选读.md

关于清单的可靠性

  • 所有外链都逐条实测过可访问性(96 个链接中 95 个返回 200)。
  • 唯一例外是 Gemini(SOSP 2023),只有 ACM 出版页,机构外需要付费访问,已在清单中标注。
  • 会议与年份经过核对;已修正两处流传较广的错误:Welder 是 OSDI 2023 而非 NSDI 2023;Triton 的 MAPS 2019 论文早期流传的镜像链接已失效,清单改用官方仓库。

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