本书共分10章：第1~4章为基础知识，介绍深度学习所需的硬件与软件基础，帮助读者理解性能瓶颈的根源；第5~8章为优化策略，结合具体的代码示例，详细探讨训练过程中的各种优化方法及其背后的原理；第9和10章为综合实践，通对GPT模型的优化实例，直观展示如何在实际项目中实施并衡量各种优化技术的效果。