Когда-то давно, во времена учебы в ШАДе, нам читали интенсив по основам архитектуры GPU и разработки на CUDA. Обещали рассказать, как устроены видеокарты и почему они эффективны для машинного обучения. Я тогда дальше model.to('cuda:0') в этом вопросе ничего не знал, поэтому с интересом записался. Лекции читали разработчики из Nvidia. Да, это было такое время, когда у компании был Московский офис и они периодически нанимали DL-инженеров, а иногда и стажеров (марафон технических раундов и глубоких вопросов на понимание, чтобы побороться за 2 стажерские позиции). Курс, по моему мнению, получился ужасным. Материал стремительно усложнялся без какой-либо оглядки на аудиторию и тот факт, что ко второй лекции половина слушателей уже отвалилась. Я потерял суть происходящего уже минуте на 20-30 первой лекции, в момент когда термины вида SM, warp schedulers, cuda cores заполняли каждый слайд, а повествование превратилось во внутренний митап для инженеров Nvidia. Худо-бедно интенсив я закрыл, решая задачи методом проб и ошибок. От курса в голове не осталось почти ничего. Разве что боязнь копаться в деталях работы с GPU. Позже, уже в 2022-2023 году, модели перестали влазить в память одной ГПУ и нужно было учиться паралелить, оценивать эффективность инфраструктуры в поисках ответа на вопрос: а почему все так медленно? are we compute bound or communication bound? Снова я столкнулся с GPU акселераторами лицом к лицу. Документации от Nvidia было не очень много, так что неподготовленному читателю входить было не просто. Но дело двигалось тем же путем проб и ошибок и общением с коллегами по работе. А хороших гайдов на понимание все еще не было. Мне кажется их и сейчас не очень много. ( Как и специалистов в этой области. Performance Engineer крайне актуальная роль в области DL на ближайшие годы) Недавно наткнулся на "книгу" от ребят из DeepMind, они проделали невероятную методологическую работу. И выпустили онлайн-учебник How to Scale Your Model. Центральный предмет книги о том, как учить трансформеры на больших кластерах, арифметику моделей (откуда набегает так много гигабайтов памяти, чтобы сделать один forward pass) и что такое TPU/GPU. К каждой главе идет еще набор квизов, чтобы посчитать что-нибудь руками. Крайне Рекомендую! https://jax-ml.github.io/scaling-book/ Edit: в комментариях накидали еще полезных материалов!