作者｜王益OneFlow社区编译翻译｜杨婷最近，我在处理 PyTorch 分布式和 TorchRec 相关的工作，为此，我开始学习 PyTorch 2.0。在业余时间，我也在跟着Alpa作者学习JAX和XLA。
本篇报告中将涵盖以下主题:为何谷歌的 TensorFlow 输给了 PyTorch，谷歌为何没能利用其在人工智能领域的早期领导地位，机器学习模型训练时间的主要构成成分，内存容量、带宽、成本墙，模型优化，为何其他人工智能硬件公司至今无法撼动英伟达的统治地位，为何硬件地位逐渐重要，英伟达在 CUDA 上的竞争优势是如何消失的，以及英伟达的竞争对手在大型云的芯片训练上所取得的重大胜利。目前来说，虽然挑战不断，但谷歌仍是处于机器学习模型的最前沿。
