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# 阅读计划

## 时间表

| 场次     | 日期    | 章节                                                                                                 | 主讲  | 状态  |
| ------ | ----- | -------------------------------------------------------------------------------------------------- | --- | --- |
| 第 1 次  | 04.19 | [第一章：介绍与 AI 系统概览](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch01)                         | 程治玮 | 已完成 |
| 第 2 次  | 05.24 | [第二章：AI 系统硬件概览](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch02)                           | 于增辉 | 已完成 |
| 第 3 次  | 06.07 | [第三章：GPU 环境下的 OS、Docker 与 Kubernetes 调优](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch03)  | 程治玮 | 未开始 |
| 第 4 次  | 06.28 | [第四章：分布式网络通信调优](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch04)                           | 费翌阳 | 未开始 |
| 第 5 次  | 07.12 | [第五章：基于 GPU 的存储 I/O 优化](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch05)                   | 黄健峰 | 未开始 |
| 第 6 次  | TBD   | [第六章：GPU 架构、CUDA 编程与最大化占用率](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch06)               | TBD | 未开始 |
| 第 7 次  | TBD   | [第七章：GPU 内存访问模式的分析与调优](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch07)                    | TBD | 未开始 |
| 第 8 次  | TBD   | [第八章：占用率调优、Warp 效率与指令级并行](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch08)                 | TBD | 未开始 |
| 第 9 次  | TBD   | [第九章：提升 CUDA Kernel 效率与算术强度](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch09)              | TBD | 未开始 |
| 第 10 次 | TBD   | [第十章：Kernel 内流水线、Warp 特化与协作线程块集群](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch10)         | TBD | 未开始 |
| 第 11 次 | TBD   | [第十一章：Kernel 间流水线、同步与 CUDA 流有序内存分配](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch11)       | TBD | 未开始 |
| 第 12 次 | TBD   | [第十二章：动态调度、CUDA Graphs 与设备发起的 Kernel 编排](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch12)  | TBD | 未开始 |
| 第 13 次 | TBD   | [第十三章：PyTorch 的分析、调优与扩展](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch13)                  | TBD | 未开始 |
| 第 14 次 | TBD   | [第十四章：PyTorch 编译器、OpenAI Triton 与 XLA 后端](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch14) | TBD | 未开始 |
| 第 15 次 | TBD   | [第十五章：多节点推理、并行、解码与路由优化](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch15)                   | TBD | 未开始 |
| 第 16 次 | TBD   | [第十六章：大规模推理的分析、调试与调优](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch16)                     | TBD | 未开始 |
| 第 17 次 | TBD   | [第十七章：推理中分离式 Prefill 与 Decode 的扩展](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch17)        | TBD | 未开始 |
| 第 18 次 | TBD   | [第十八章：高级 Prefill-Decode 与 KV Cache 调优](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch18)    | TBD | 未开始 |
| 第 19 次 | TBD   | [第十九章：动态与自适应推理引擎优化](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch19)                       | TBD | 未开始 |
| 第 20 次 | TBD   | [第二十章：AI 辅助性能优化与百万级 GPU 集群扩展](/books/ai-systems-performance-engineering/chapters/ch20)             | TBD | 未开始 |

## 阅读安排

* 原则上每章安排 2～3 周准备时间，具体以实际排期为准
* 每章安排一次线上分享：一人带读约 40 分钟 + 20 分钟自由讨论