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学习方法、章节结构与标记约定
这套教材的设计假设
它假设你不熟悉体系结构和分布式系统，但会写代码、能读懂公式。因此每一节都从"为什么会有这个问题"讲起，而不是从定义讲起。
它也假设你的时间是碎的。所以每一节都控制在一次 40–60 分钟能读完的篇幅，并在结尾给出自测问题——如果你答不上来自测题，说明这一节需要重读，而不是应该继续往下走。
每一节的结构
所有正文小节都遵循同一个结构。熟悉它之后，你可以按需跳读：
| 板块 | 作用 | 能不能跳过 |
|---|---|---|
| 学习目标 | 读完这节你应该能做到什么 | 建议看，30 秒 |
| 正文 | 解释、例子、公式 | 不能 |
| 关键结论 | 一句话浓缩 | 复习时只看这里 |
| 与 AI Infra 的连线 | 这节的知识在后面哪里被用到 | 不要跳，这是重点 |
| 自测问题 | 检验是否真懂 | 不能 |
「与 AI Infra 的连线」是这套教材和普通教材最大的区别。体系结构的书会告诉你 Cache 怎么工作，但不会告诉你为什么这决定了 FlashAttention 的设计——那是我们要做的事。
标记约定
| 标记 | 含义 |
|---|---|
| ✅ | 章节已完成 |
| ⏳ | 章节待补充，页面里会说明它将回答什么问题 |
| 🔬 | 动手实验，建议真的跑一遍 |
| 💡 | 一个能省下很多时间的直觉或技巧 |
| ⚠️ | 常见误区或容易踩的坑 |
三级阅读法
同一节内容，按你手上有的时间选一种读法：
- 15 分钟速览：只读「学习目标」「关键结论」「与 AI Infra 的连线」。
- 45 分钟正常读（推荐）：完整读一节，做完自测题。这是默认节奏。
- 2 小时深读：完整读 + 做完末尾的动手实验 + 去读延伸阅读里对应的论文。
💡 三种读法可以混用。第一遍用速览建立地图，第二遍再正常读——这比一次读到底的 retention 更好。
和论文清单的关系
教材正文和论文清单是互补的，不要混着读：
- 教材正文（第一篇到第八篇）：负责建立判断依据，讲清"为什么"。
- 论文清单：负责在你有了判断依据之后，带你去看真实系统是怎么做的。
正确的顺序是：先读完一篇教材正文，再去读那一篇对应的论文。反过来做，论文会变成名词记忆。
关于准确性
- 文中给出的性能数字（周期数、带宽、延迟）都是典型量级，用来建立直觉。不同微架构之间会差 2–3 倍，但量级关系是稳定的，而量级关系才是你需要记住的东西。
- 每一节的结论都会尽量说明它依赖什么假设。如果某个数字你在自己的机器上测出不同的结果，那很正常——去测，比记住更重要。
怎么更新这套教材
内容会随学习进度持续补充。你每学完一章，可以让我把那一章的正文、实验和自测题补进来——站点结构已经搭好了，加内容只需要往对应的目录里加文件。
具体做法见仓库根目录的 README.md。