主要观点总结
本文提供了从效率角度出发的深度学习进展的全面时间顺序指南，涵盖集群、硬件、库、编译器和架构等方面的变化。作者旨在为读者提供对深度学习领域的广泛直观理解，而非全面综述。文章包含了作者对深度学习领域过去十年蓬勃发展的叙述，以及对该领域演变轨迹的理解。
关键观点总结
关键观点1: 文章的目的和背景
文章旨在提供深度学习领域的宏观视角，帮助读者理解该领域的演变轨迹。作者提到深度学习领域的蓬勃发展以及跟踪其动态的困难。
关键观点2: 文章涵盖的内容
文章涉及深度学习的集群、独立硬件、深度学习库、编译器和架构等方面的进展，并提供了全面的时间顺序指南。
关键观点3: 深度学习的进展和挑战
文章讨论了深度学习中出现的各种进展和挑战，包括高性能GPU的使用、大规模语言模型的训练以及训练数据集的增长等。
关键观点4: 文章的风格和叙述形式
文章采用叙述的形式，易于理解，并且包含了一些标志性或酷炫的作品。作者鼓励读者提供反馈，如果有需要包含或修改的内容可以随时告知。
文章预览
本文提供了从效率角度出发的深度学习进展的全面时间顺序指南：涵盖了集群、独立硬件、深度学习库、编译器，甚至架构的变化。本文并非一篇综述论文，旨在为读者提供对该领域的广泛直观理解——在过去 40 年中涌现的每一个细节都不可能全部涵盖。 前言 ：在过去十年中，深度学习领域蓬勃发展，发展到无论是研究人员还是学生都很难跟踪其动态的程度。有时，我甚至发现自己难以把握该领域的实际方向。在这个常常显得飘忽不定的领域，许多方法和结果在实际中显得差强人意，我希望至少对我们当前所处的进展有一个概念。 我希望以叙述的形式写这篇文章——1）使其对读者易于理解，而不是信息过载；2）让读者从宏观视角审视该领域，并理解其演变轨迹。我尽量以论文为中心（类似于 Lilian Weng 风格的博客！），并包含了我认为适当的标
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