学习“开源大模型应用GPU软件工程实践”这门研究生课程，对我而言是一次充满挑战与收获的深度学习之旅，极大地拓展了我的知识边界，提升了我的实践能力。
课程从理论根基出发，深入剖析大模型架构，如Transformer与MOE结构。Transformer架构打破了传统模型在参数量上的瓶颈，让模型能够处理和学习海量数据中的复杂模式 ，MOE稀疏混合专家结构更是进一步推动模型参数量迈向数万亿规模，实现了对更加复杂知识的理解与生成。理解这些架构，犹如掌握了打开大模型世界的钥匙，让我明白模型如何通过不同组件协同工作，对输入数据进行层层解析与处理，从而输出高质量的结果。例如在文本生成任务中，Transformer的编解码机制能依据前文语境生成逻辑连贯、语义准确的后续内容。
GPU在大模型训练与推理中的核心地位，是课程的重点内容。GPU强大的并行计算能力，能同时处理大量数据，极大缩短训练时间，加速模型迭代。以NVIDIA的A100、H100系列GPU为例，它们具备高内存带宽和强大的计算核心，在多机多卡的分布式训练场景下，能有效解决内存墙和通信墙问题，支持上千（万）亿级参数模型的训练。在课程实践环节，我亲身体验到使用GPU进行模型训练时，计算效率呈指数级提升。但同时也了解到，不同GPU型号在性能、适用场景上存在差异，选择合适的GPU及优化其使用方式，对项目的成本与效率影响巨大。
在实践操作中，我接触到Huggingface Transformers、DeepSpeed、Alpa等前沿智算框架。使用Huggingface Transformers和DeepSpeed进行数据并行训练预训练模型时，单卡便能支持三百亿参数规模，如OPT - 30B，启用ZeRO - 2或ZeRO - 3技术，有效优化内存使用，降低训练成本。而Alpa用于流水线并行和数据并行训练微调模型时，展现出独特优势，能将模型切分至不同GPU上并行计算 ，提升训练效率。但在使用过程中也遇到不少挑战，如模型格式转换问题，将HF格式转换为Alpa格式的模型文件时，需严格遵循官方代码规范，任何细微差错都可能导致转换失败，影响后续训练。
课程还涉及大模型算法及多种开源模型，如ChatGLM - 6B、LLaMA、OPT等。不同模型在架构、参数量、应用场景和效果上各有千秋。ChatGLM - 6B是清华开源的中英双语对话语言模型，对中文语境理解深刻，在中文对话任务表现出色；LLaMA作为Meta开源的基础大语言模型，拥有丰富的预训练知识，在多种自然语言处理任务中展现出强大潜力。通过对这些模型的研究与实践，我学会根据具体任务需求，选择合适模型并进行优化。
这次课程学习不仅让我掌握了开源大模型应用与GPU软件工程的专业知识和技能，更培养了我的问题解决能力和团队协作精神。在未来的研究和工作中，我将继续深入探索这一领域，为大模型技术的发展贡献自己的力量。