01
深度学习框架概览
主流框架对比 · 生态选型 · 适配核心价值
TensorFlowPyTorchMindSpore
02
框架核心抽象层
张量定义 · 计算图 · 自动微分原理
Tensor静态图Autograd
03
算子定义与注册
接口规范 · 前向/反向注册 · Attr绑定
OperatorKernel
04
设备管理
CPU/GPU/NPU抽象 · Context管理 · 数据拷贝
Device同步
05
内存管理机制
内存池 · 显存分配回收 · 碎片优化
Memory Pool显存
06
数据加载与预处理
Dataset/DataLoader · 分布式采样 · Pipeline
Dataloader分布式
07
模型定义与构建
Module/Block · 参数管理 · 序列化格式
ParameterSave/Load
08
优化器适配
SGD/Adam · LR调度器 · 梯度裁剪/AMP
Optimizer混合精度
09
损失函数适配
CrossEntropy/MSE · 自定义注册 · 算子联动
Loss函数
10
训练循环封装
Epoch/Batch · 梯度累积 · 日志监控
Training LoopMetric
11
分布式训练适配
数据并行 · 模型并行 · 流水线并行基础
DistributedParallel
12
混合精度训练(AMP)
FP16/BF16 · Loss Scaling · 精度回退
AMPFP16
13
图编译与优化(JIT)
TorchScript/TensorRT · 静态图捕获 · 算子融合
JITFusion
14
推理引擎适配
ONNX导出 · TensorRT/OpenVINO · 量化剪枝
InferenceTensorRT
15
量化适配
PTQ/QAT · 对称/非对称 · 量化算子注册
QuantizationPTQ
16
算子开发与适配 (上)
自定义算子流程(C++/CUDA) · Kernel规范 · 测试
Custom OpCUDA
17
算子开发与适配 (下)
自动微分实现 · Profiling调优 · 兼容性处理
Autograd调优
18
框架前端适配
Python API封装 · 动态图转静态图 · 解耦设计
FrontendAPI
19
框架后端适配
硬件抽象层(HAL) · 算子调度 · 插件化架构
BackendHAL
20
自动混合精度(AMP)适配
自动Loss Scaling · 精度回退 · 白/黑名单
AMP白名单
21
梯度同步与通信
AllReduce/AllGather · NCCL/Gloo · 计算重叠
NCCL集合通信
22
模型并行与张量切片
张量切片策略 · 通信域管理 · 负载均衡
Tensor Sharding模型并行
23
流水线并行
微批次划分 · 1F1B调度 · 气泡优化
Pipeline1F1B
24
动态Shape支持
动态Shape挑战 · Shape推导 · 算子优化
Dynamic Shape推导
25
调试与Profiling工具
内置Profiler · 算子耗时 · 显存可视化
Profiling调试
26
兼容性测试与CI/CD
精度对比 · 性能回归 · 自动化流水线
CI/CD测试
27
框架版本迁移与兼容
API映射 · Breaking Change · 多版本共存
迁移兼容层
28
安全与稳定性
内存安全 · 数值稳定性 · 异常恢复
安全NaN/Inf
29
社区与生态建设
开源贡献 · 文档示例 · Issue/PR规范
社区开源
30
实战案例
PyTorch→MindSpore/Paddle · 性能调优 · FAQ
实战迁移