VxWorks程序员速查手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:周启平

出品人:

页数:314

译者:

出版时间:2005-2

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787111161233

丛书系列:

图书标签:

• VxWorks
• 嵌入式系统
• 实时操作系统
• 编程手册
• 开发指南
• 技术参考
• 嵌入式开发
• C语言
• POSIX
• Wind River

好的，以下是一本与《VxWorks程序员速查手册》无关的图书简介： --- 《深度学习模型优化与部署实战指南》 书籍概述： 在当今的人工智能浪潮中，深度学习模型的性能和效率已成为衡量技术实力的关键指标。本书聚焦于将复杂的深度学习模型从理论设计阶段平稳过渡到高效的生产部署环境，为读者提供一套系统化、工程化的优化与部署策略。我们深入探讨了从模型架构选择、量化、剪枝到最终在不同硬件平台（如GPU、FPGA、边缘设备）上加速推理的完整流程。本书不仅涵盖了主流框架（如TensorFlow、PyTorch）的底层机制，更侧重于实际应用中的痛点解决和性能调优技巧。 目标读者： 本书面向具备一定深度学习基础知识的工程师、算法研究人员以及希望将模型推向实际应用的开发者。如果你曾为模型体积过大、推理延迟过高或跨平台部署兼容性问题而困扰，本书将为你提供切实可行的解决方案和详尽的代码示例。 核心内容详述： 第一部分：模型性能瓶颈的诊断与分析 在优化之前，准确地定位性能瓶颈至关重要。本部分将指导读者掌握现代性能分析工具的使用，包括但不限于： 运行时分析： 如何使用NVIDIA Nsight Systems、TensorFlow Profiler或PyTorch Profiler来精确测量每个操作（Operator）的执行时间、内存占用和访存模式。 内存访问模式分析： 深入解析模型中的内存访问模式对GPU/CPU缓存命中率的影响，识别“内存墙”问题，并讲解如何通过数据布局的调整（如NHWC到NCHW的转换）来优化访存效率。 流水线瓶颈识别： 区分计算密集型和I/O密集型任务，理解数据预处理、模型推理和后处理环节如何相互制约，并提出异步处理和多线程优化策略。 第二部分：模型压缩与量化技术 模型的轻量化是边缘计算和移动部署的关键。本部分将系统介绍当前最前沿的模型压缩技术： 结构化与非结构化剪枝（Pruning）： 详细阐述基于敏感度分析、权重幅度或L1/L2范数的剪枝方法。涵盖迭代式剪枝和一阶段剪枝的实现细节，并探讨如何在保证精度损失最小的前提下，实现稀疏化模型的高效推理。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 讲解如何利用大型“教师”模型指导小型“学生”模型的训练，使小模型在保持快速推理的同时，尽可能逼近大模型的性能。 精度量化（Quantization）： 这是加速推理的核心手段之一。本书将全面对比浮点数到定点数的转换过程，包括： 训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）： 介绍静态（Static）和动态（Dynamic）量化方案，以及校准集（Calibration Set）的选择对量化精度的影响。 量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）： 详细指导如何将量化操作嵌入到训练图中，通过模拟量化误差来微调权重，从而获得高精度的8位甚至4位模型。 第三部分：高性能推理引擎与运行时优化 部署环境的多样性要求我们必须掌握专业的高性能推理框架。本部分将侧重于实际部署环境的配置和优化： TensorRT深度优化实践： 针对NVIDIA GPU环境，本书将详细讲解TensorRT的使用流程。内容包括： Builder与Parser的使用： 如何将ONNX/Caffe模型转换为高度优化的TensorRT引擎。 层融合（Layer Fusion）与内核自动调整： 解释TensorRT如何自动识别并融合冗余操作，以及如何利用其内置的基准测试机制来选择最优的底层CUDA内核。 稀疏性支持： 针对剪枝后的模型，如何在TensorRT中充分利用硬件的稀疏矩阵计算能力。 ONNX Runtime (ORT) 的跨平台部署： 介绍ORT作为通用推理框架的优势，重点讲解其Execution Provider机制，如何无缝切换CPU、CUDA、OpenVINO等后端，并针对性地优化不同Provider下的性能。 移动端与边缘部署： 针对资源受限设备，介绍TFLite（TensorFlow Lite）和Core ML的优化策略，包括算子融合、内存映射以及如何利用特定硬件加速器（如NNAPI）。 第四部分：高吞吐量服务架构与并行化 将模型转化为高性能的API服务是工程化的最后一步。本部分关注如何设计可扩展、高并发的服务架构： 批处理（Batching）策略优化： 讲解静态批处理与动态批处理的优劣，如何根据请求到达率动态调整批大小以最大化GPU利用率，并介绍Sequence Batching（序列批处理）在NLP任务中的应用。 模型并行与数据并行： 在多卡或多节点环境下，如何合理分配模型层或数据负载以实现分布式推理，并讨论通信开销的管理。 服务化框架选型与实践： 对比Triton Inference Server、TorchServe等专业推理服务框架，重点演示如何配置模型仓库、管理多个模型版本，并实现动态批处理和请求并发控制，以构建一个高可用、低延迟的生产级推理服务。 总结： 本书的每一章节都辅以大量的代码示例和性能对比图表，旨在帮助读者迅速掌握从算法到工程的转化能力。通过系统学习本书内容，读者将能构建出速度更快、体积更小、部署更灵活的深度学习应用。 ---

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VxWorks操作系统接口API功能速查。其中包含参考例子。

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