在大模型时代，学习GPU并行计算与学习深度学习算法相比，哪个应该放在更重要的位置上？

在大模型时代，学习GPU并行计算和学习深度学习算法都是非常重要的。对于实现大规模深度学习任务来说，GPU并行计算是至关重要的技术。通过GPU并行计算，可以高效地处理海量数据和千万级参数的深度学习模型，从而提高训练速度和模型准确率。

但是，在学习GPU并行计算和学习深度学习算法之间进行权衡，个人认为首先应该掌握深度学习算法。因为在深度学习领域，算法和模型的选择、调优和优化对最终结果的影响是至关重要的。如果没有足够的深度学习算法知识，即使掌握了GPU并行计算的技术也无法有效地构建和优化深度学习模型。

因此，建议先学习深度学习算法，包括基本的前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，以及相关的损失函数、优化器和正则化方法等。然后再学习如何使用GPU并行计算来加速深度学习模型的训练和推理过程，这样才能更好地理解深度学习的本质和实现方式，同时也可以更好地应对大规模深度学习任务的挑战。