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出版者:清华大学出版社

作者:陈松乔

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2002-8-1

价格:23.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810820738

丛书系列:

图书标签:

• 算法
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深度学习系统设计与优化 图书简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入的深度学习系统设计与优化方法论与实践指南。随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型已成为解决复杂问题的核心驱动力。然而，将理论模型转化为高效、稳定、可扩展的实际系统，需要跨越理论与工程之间的巨大鸿沟。本书聚焦于这一关键领域，系统性地阐述从模型选择、硬件选型、分布式训练、推理部署到系统监控与维护的全生命周期管理。 第一部分：深度学习系统架构的基石 本部分着重于构建健壮深度学习系统的基础要素。我们将深入探讨现代深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的底层设计原理，特别是计算图的构建、执行机制以及内存管理策略。 第1章：现代深度学习框架的内部机制 我们将剖析主流框架如何将高级的数学运算转化为可并行执行的低级指令。重点关注动态图与静态图的权衡、内核融合（Kernel Fusion）技术如何最大化GPU利用率，以及内存分配器的优化策略，例如如何有效管理GPU显存碎片化问题。此外，还将讨论即时编译（JIT）技术在提升模型执行速度中的作用。 第2章：硬件选型与异构计算 深度学习的性能瓶颈往往出现在硬件层面。本章将详尽对比不同类型的加速器（NVIDIA GPU、Google TPU、FPGA以及新兴的类脑芯片）的架构特点、内存带宽与计算精度支持。读者将学习如何根据模型的规模、延迟要求和功耗预算，科学地进行硬件选型。我们将深入介绍CUDA编程模型与底层优化，使读者理解如何编写高效的定制化计算内核。 第3章：数据管道的构建与加速 数据输入是影响训练效率的常见瓶颈。本章将详细介绍高效数据加载与预处理流水线的设计。内容包括：如何利用多线程/多进程并行加载数据、高效的数据格式选择（如TFRecord、Parquet在深度学习场景下的应用）、数据增强的实时性优化，以及利用零拷贝（Zero-Copy）技术减少CPU到GPU的数据传输延迟。我们将提供一套衡量数据管道瓶颈的诊断工具集。 第二部分：大规模模型训练的挑战与解决方案 在大数据和超大模型时代，单卡训练已不再可行。本部分专注于分布式训练的技术细节与优化策略。 第4章：并行化策略的精妙运用 我们将系统梳理数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）这三大核心并行策略。对于数据并行，我们将深入讲解参数服务器（Parameter Server）架构与All-Reduce算法（如Ring-AllReduce）的性能差异与适用场景。对于模型并行，重点解析张量切分（Tensor Splitting）和层切分（Layer Splitting）的技术细节及其在超大模型（如万亿级参数模型）中的应用。 第5章：混合精度训练与收敛性保障 混合精度训练是提升训练速度和降低显存占用的关键技术。本章将详细讲解FP16、BF16的数学特性、溢出/下溢的风险控制，以及损失缩放（Loss Scaling）的精确实现方法。同时，我们将探讨在低精度训练环境下，如何通过精细化的学习率调度和优化器选择来保障模型最终的收敛质量。 第6章：容错与弹性训练系统 长时间、大规模的训练容易因硬件故障导致中断。本章聚焦于构建弹性训练系统。内容涵盖：高效、低开销的检查点（Checkpoint）存储与恢复机制、故障检测策略，以及如何设计自愈合（Self-Healing）的训练集群，确保训练任务能够在节点失效后快速、无缝地恢复进度。 第三部分：高效推理部署与服务化 模型训练完成只是第一步，如何将模型以最低延迟、最高吞吐量投入生产环境，是系统设计的另一核心挑战。 第7章：模型优化与压缩技术 本章介绍一系列用于减小模型体积、加速推理的技术。我们将详细讲解模型剪枝（Pruning）的结构化与非结构化方法、权重共享、量化（Quantization）——从训练后量化（Post-Training Quantization）到量化感知训练（Quantization-Aware Training）的完整流程，以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）在保持性能前提下压缩模型大小的应用。 第8章：推理引擎与运行时优化 推理服务对延迟极其敏感。本章对比分析TensorRT、OpenVINO等专业推理引擎的工作原理。重点讨论内核优化、内存重用策略、静态编译与即时编译对推理性能的影响。此外，还将深入探讨批处理（Batching）策略的选择，包括静态批处理、动态批处理以及其对系统吞吐量和尾延迟（Tail Latency）的复杂影响。 第9章：高并发推理服务架构 构建面向生产环境的高并发推理服务需要精巧的架构设计。本章讨论如何利用服务网格（Service Mesh）、模型版本管理、蓝绿部署（Blue/Green Deployment）和金丝雀发布（Canary Release）技术确保模型迭代的平稳性。同时，我们将引入并发控制、负载均衡和请求优先级管理，以应对复杂的生产流量模式。 第四部分：系统监控、运维与可解释性 一个成熟的深度学习系统必须具备强大的监控和维护能力。 第10章：端到端性能监控与诊断 本章构建了一套完整的深度学习系统监控体系。除了传统的系统指标（CPU、内存、网络I/O），重点关注深度学习特有的指标：GPU利用率、内存碎片化程度、数据加载延迟热点、梯度范数监控、以及模型漂移（Model Drift）的早期预警机制。我们将介绍如何集成Prometheus、Grafana等工具链，构建实时的性能仪表盘。 第11章：可解释性与调试工具 在复杂系统中，理解模型决策至关重要。本章介绍主流的XAI（eXplainable AI）技术，如LIME、SHAP在系统层面的应用，用于辅助调试模型在特定输入下的异常表现。同时，探讨如何构建高效的模型调试工具，快速定位训练或推理过程中出现的数值不稳定问题。 第12章：MLOps流程的工程实践 本书最后一部分将所有技术整合到持续集成/持续部署（CI/CD）的MLOps流程中。我们将探讨如何实现自动化模型验证、回归测试、性能基准测试的自动化，以及如何构建一个可审计、可追溯的深度学习系统生命周期管理平台。 本书适合具备一定编程基础和机器学习理论知识的工程师、研究人员以及希望深入了解如何将AI模型落地为高性能、可扩展系统的技术专业人士。通过本书的学习，读者将能够系统地掌握构建下一代深度学习系统的工程化能力。

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坦白说，我对于很多计算机科学的书籍都有一种“翻译腔”很重的不适感，总觉得作者在转述别人的思想，缺乏自己的声音和洞察力。然而，这本让我眼前一亮。它的语言风格非常鲜明，带着一种学者特有的那种对细节的执着和对真理的敬畏。在阐述那些著名的“小技巧”或“陷阱”时，作者的语气变得幽默而富有穿透力，仿佛他自己也曾经深陷其中，现在正带着过来人的智慧为你指点迷津。例如，它对递归实现中栈溢出问题的解释，不是简单地抛出“尾递归优化”这个词，而是生动地描绘了系统调用栈的压力变化过程。书中收录的那些“历史典故”或“算法发明者的轶事”，也穿插得恰到好处，让严肃的学术内容变得有血有肉，极大地提升了阅读的趣味性和代入感，使得长时间的阅读也不会产生强烈的阅读疲劳感。

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作为一名正在准备研究生入学考试的学生，我最看重的是一本书是否能帮助我建立起宏观的知识体系，而不是仅仅罗列零散的知识点。这本书在这方面做得非常出色，它的知识点连接得异常紧密。比如，当它在讨论图的遍历算法时，会自然而然地引出最小生成树问题，随后又顺势过渡到最短路径算法的变种，这种无缝衔接的设计，极大地减少了知识之间的“信息孤岛”现象。我发现，我不再需要频繁地在不同章节之间来回翻阅以确认概念的上下文关系，因为作者已经把它们精妙地编织在了一起。此外，这本书对于某些“容易混淆”的概念，例如BFS和DFS在不同场景下的适用性权衡，提供了非常直观的对比表格和实例推导，这对于记忆和理解尤其重要。它教会我的不仅仅是解决特定问题的公式，更是一种系统化的、结构化的思考方式，这对于应对考试中那些需要综合运用的难题至关重要。

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这本书的价值，对我而言，更多体现在它对“非主流”或“前沿”算法的引入上。市面上大部分教材都会集中在那些被反复讲解的经典内容，但这本书显然在拓宽读者的视野方面下了不少功夫。它对某些涉及概率和随机性的数据结构（如跳表、布隆过滤器）的介绍，其详尽程度甚至超过了我此前阅读的专业期刊综述。更让我惊喜的是，书中对这些高级结构在实际互联网应用中的性能瓶颈和扩展性挑战的讨论，这表明作者的视野并非局限于纸面上的完美模型，而是紧密结合了工业界的实际需求。对于那些希望从“会写代码”迈向“设计系统”的工程师来说，这些内容提供了极其宝贵的参考系。它提供的算法复杂度分析不再是孤立的，而是与实际的I/O操作、网络延迟等外部因素紧密结合起来考量，这种全景式的视角，极大地提升了这本书的实用价值和前瞻性。

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我最近参与了一个关于高性能计算的项目，急需一本能提供扎实理论支撑和实践指导的工具书。这本书的理论深度绝对是超乎预期的，它没有停留在那种“会用”的层面，而是深入到了“为什么会是这样”的核心。我拿它对照我们团队正在优化的一款稀疏矩阵运算库，书中关于内存层级结构和缓存一致性对算法性能影响的分析，简直是教科书级别的论述。特别是它对分治策略在并行计算环境下的应用案例分析，提供了一些我们团队此前从未考虑过的优化切入点。书中提供的那些严格的数学证明过程，虽然略显繁琐，但逻辑链条极其严密，让人不得不信服。我喜欢它对不同时间复杂度理论模型的对比，那种严谨的、不偏不倚的分析，帮助我清晰地界定了我们当前算法的理论上限。这本书绝不是那种只做表面功夫的速成手册，它更像是一位经验丰富的大师在和你进行一次深入的学术对话，每读完一个章节，我都能感觉到自己的思维框架被重新梳理和强化了一遍。

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这本书的装帧设计着实吸引了我，封面那深邃的蓝色调，配上烫金的几何线条，散发出一种既古典又现代的学术气息。初翻阅时，我本以为会是一本晦涩难懂的教材，没想到它的排版布局竟然如此考究，留白恰到好处，字体选择也十分清晰易读，即便是面对复杂的伪代码和流程图，眼睛也不会感到过分疲劳。作者在章节的组织上颇具匠心，从最基础的集合论概念开始，逐步深入到高级的图论和动态规划，这种层层递进的结构，让学习过程显得非常自然流畅。我特别欣赏它在讲解复杂算法时所采用的“可视化”描述，虽然是文字书籍，但通过精妙的语言组织，读者仿佛能亲眼看到数据在内存中如何移动、排序，或者树形结构是如何自我调整的。尤其是对那些经典算法的“思想精髓”部分的剖析，作者似乎有一种魔力，能把那些看似冷冰冰的数学逻辑，转化为一个个引人入胜的故事，让人在理解其效率和局限性的同时，对计算机科学的魅力有了更深一层的感悟。这本书的绪论部分，对计算复杂性理论的简要介绍也极其到位，为后续深入学习打下了坚实的基础。

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