JAX分布式计算 · 从入门到部署

01

JAX初探：什么是JAX？为什么需要JAX？ JAX vs NumPy/TensorFlow/PyTorch

02

环境搭建：安装JAX (CPU/GPU/TPU) 验证安装 · VS Code / Jupyter 配置

03

JAX核心：jnp.array & 设备内存管理即时编译 (jit) 入门

04

自动微分：grad · 高阶导数 jacfwd / jacrev · vjp / jvp

05

向量化映射：vmap 使用场景性能对比 · 嵌套 vmap

06

并行计算：pmap 基础多设备数据并行 · 同步/异步

07

随机数生成：jax.random 模块 PRNGKey 链式管理 · 分叉与合并

08

数据结构：pytree 概念 tree_map / tree_reduce · 自定义节点

09

状态管理：纯函数与副作用 Stateful 模式 · lax.scan 循环

10

JIT 深入：静态参数 · 动态形状缓存机制 · debug 模式

11

性能分析：jax.profiler NVIDIA Nsight · 内存/计算瓶颈

12

分布式基础：单机多卡 · 多机多卡设备拓扑与通信

13

pmap 进阶：梯度累积 · 模型并行流水线并行

14

sharded_map：分片映射与 pmap 区别 · 大规模参数

15

分布式数组：jax.Array GlobalDeviceArray · 分片策略

16

数据加载：tf.data + JAX 分布式加载 · 预取与缓存

17

模型构建：Flax 基础 nn.Module · 参数初始化与管理

18

训练循环：自定义训练 · 损失函数优化器 (optax)

19

分布式训练：数据并行 · 梯度同步 AllReduce 通信

20

模型并行：张量并行 · 序列并行混合并行策略

21

流水线并行：GPipe 策略微批次调度 · 负载均衡

22

混合精度训练：fp16/bf16 损失缩放 · jnp.float16/bfloat16

23

检查点：保存与恢复模型分布式检查点 · 异步保存

24

推理部署：JAX Serving TF Serving 集成 · ONNX 导出

25

TPU 训练：Google Cloud TPU TPU Pod · PJRT 运行时

26

调试技巧：NaN 检测 · 断点调试日志与可视化

27

最佳实践：代码组织 · 测试策略 CI/CD 集成

28

案例实战：ResNet 分布式训练从单卡到多机多卡

29

案例实战：GPT 风格语言模型模型并行 + 数据并行

30

案例实战：强化学习 PPO 分布式 PPO 算法分布式实现

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