谷歌团队发布了一本名为《如何扩大模型规模》的技术教科书，揭秘大规模语言模型（LLM）训练的科学原理，强调理解优化模型性能并不复杂。书中详细解释了TPU的工作原理、通信机制以及如何在大规模环境下实现高效计算，旨在帮助研究人员和工程师优化大模型的性能。
Jeff Dean在X上转发了该书的链接，并提到谷歌最强的Gemini模型训练依赖于JAX软件栈和TPU硬件平台，鼓励读者深入了解此书。书中内容涵盖从单个加速器到数万个加速器的模型扩展原则，旨在帮助读者估算成本、设计高效算法及优化硬件。
谷歌团队发布了一本名为《如何扩大模型规模》的技术教科书，揭秘大规模语言模型（LLM）训练的科学原理，强调理解优化模型性能并不复杂。书中详细解释了TPU的工作原理、通信机制以及如何在大规模环境下实现高效计算，旨在帮助研究人员和工程师优化大模型的性能。
Jeff Dean在X上转发了该书的链接，并提到谷歌最强的Gemini模型训练依赖于JAX软件栈和TPU硬件平台，鼓励读者深入了解此书。书中内容涵盖从单个加速器到数万个加速器的模型扩展原则，旨在帮助读者估算成本、设计高效算法及优化硬件。
