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出版者:高等教育

作者:崔冬

出品人:

页数:199

译者:

出版时间:2007-3

价格:18.9

装帧:

isbn号码:9787040208009

丛书系列:

图书标签:

• 计算机网络
• 网络基础
• 数据通信
• TCP/IP
• 网络协议
• 网络原理
• 计算机科学
• 信息技术
• 网络工程
• 自考

《深度学习模型压缩与加速技术指南》 本书深入探讨了在资源受限场景下，如何高效部署和运行大型深度学习模型的关键技术。从模型压缩的基本原理出发，系统介绍了包括模型剪枝、量化、知识蒸馏、低秩分解等核心技术，并结合实际案例，详细阐述了各种技术在不同应用场景下的优化策略和实践技巧。 第一部分：模型压缩概览与理论基础 模型压缩的必要性与挑战： 随着深度学习模型规模的不断增大，其在计算量、内存占用和能耗方面的需求也随之激增，这给边缘设备、移动终端以及实时性要求极高的应用带来了严峻挑战。本书首先分析了当前深度学习模型面临的“肥胖”问题，并阐述了模型压缩的紧迫性和重要性。 模型压缩的分类与维度： 详细梳理了模型压缩的多种维度，包括参数压缩（如权重剪枝、量化）、结构压缩（如通道剪枝、网络结构搜索）和推理加速（如算子融合、流水线并行）。 数学基础回顾： 简要回顾了与模型压缩相关的关键数学概念，例如矩阵分解、凸优化、信息论基础等，为后续技术讲解奠定基础。 第二部分：核心模型压缩技术详解 模型剪枝（Pruning）： 非结构化剪枝： 介绍基于权重的稀疏性分析，如L1/L2范数剪枝、Hessian矩阵法等，以及剪枝后的稀疏矩阵存储与计算挑战。 结构化剪枝： 重点讲解了通道剪枝、滤波器剪枝等，分析其如何直接影响模型结构，从而更易于硬件加速。讨论了剪枝的迭代策略、掩码生成方法以及与fine-tuning的配合。 硬件感知剪枝： 介绍如何将硬件特性（如计算单元、内存带宽）纳入剪枝过程中，以实现更符合实际部署需求的压缩。 模型量化（Quantization）： 离散化与位宽缩减： 讲解了将浮点数权重和激活值映射到低比特整数（如8-bit, 4-bit, 甚至1-bit）的原理。 对称量化与非对称量化： 详细对比了两种基本的量化方式，并探讨了量化参数的确定方法。 训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）： 介绍无需重新训练即可实现量化的技术，如Min-Max量化、Entropy量化、KL散度量化等，并讨论其精度损失问题。 量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）： 阐述了在训练过程中模拟量化操作，以提高量化后模型的精度。讲解了量化算子的插入、梯度回传机制以及伪量化（Fake Quantization）的应用。 混合精度量化： 探讨了针对模型不同层级采用不同位宽量化的策略，以在精度和压缩率之间取得更好的平衡。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 师生模型架构： 介绍如何利用一个大型、高性能的“教师模型”来指导一个小型、高效的“学生模型”的训练。 蒸馏目标函数： 详细阐述了基于软标签（logits）的蒸馏、基于中间层特征的蒸馏、以及基于关系（relation）的蒸馏等多种蒸馏方式。 蒸馏策略： 讨论了如何选择合适的教师模型、设计学生模型架构、以及在训练过程中调整蒸馏的比例和方式。 低秩分解（Low-Rank Factorization）： 矩阵分解在全连接层和卷积层中的应用： 讲解如何将大的权重矩阵分解为多个小的矩阵的乘积，从而减少参数数量。 Tucker分解、Tensor Train（TT）分解等： 介绍更高级的张量分解技术，用于压缩多维度的卷积核。 分解的优化与应用： 讨论如何选择分解的秩，以及分解后的模型如何进行fine-tuning。 第三部分：模型加速技术与部署优化 算子融合（Operator Fusion）： 介绍将多个计算单元（如卷积、ReLU、Batch Normalization）合并成一个单一的计算操作，以减少内存访问和计算开销。 层融合（Layer Fusion）： 讲解如何将连续的层进行合并，例如将卷积层与激活函数层合并。 模型编译与推理引擎： 通用推理引擎： 介绍TensorRT, OpenVINO, ONNX Runtime等主流推理框架，以及它们如何对模型进行优化，包括图优化、算子替换、核函数调度等。 特定硬件优化： 探讨针对GPU、CPU、NPU等不同硬件平台的优化策略，以及如何利用其并行计算能力。 模型结构搜索（Neural Architecture Search, NAS）与模型压缩的结合： 介绍如何通过NAS寻找更紧凑、高效的网络结构，并将其与上述压缩技术相结合。 第四部分：实践案例与评估指标 典型应用场景分析： 移动端视觉任务： 以图像分类、目标检测为例，展示如何在ARM架构上部署轻量级模型。 边缘计算的语音识别： 探讨如何优化语音模型以适应低功耗设备。 实时推荐系统： 分析如何在有限的延迟要求下处理大规模数据。 评估指标： 详细介绍评估模型压缩效果的关键指标，包括但不限于： 模型大小： 参数量、存储空间（MB）。 计算量： FLOPs (Floating Point Operations)。 推理速度： FPS (Frames Per Second)、Latency (ms)。 精度： Top-1 Accuracy, mAP (mean Average Precision)等。 能耗：Joules/inference。 实验平台与工具链： 推荐常用的深度学习框架（TensorFlow, PyTorch）以及模型压缩与加速的工具库。 第五部分：前沿研究与未来展望 自动化模型压缩： 探讨AutoML在模型压缩中的应用，实现模型压缩流程的自动化。 硬件-算法协同设计： 展望未来硬件与模型压缩算法更紧密的结合。 面向特定任务的模型压缩： 针对不同的下游任务，设计更具针对性的压缩策略。 本书力求理论与实践相结合，为读者提供一套系统、全面的深度学习模型压缩与加速技术解决方案，帮助读者在实际工程项目中有效地部署和优化深度学习模型，实现性能与效率的双重飞跃。

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我最近在准备一个网络工程师的认证考试，手头翻了好几本参考书，说实话，大部分都在强调协议的报文结构和字段定义，读起来跟字典查词典没什么两样，非常枯燥乏味。直到我接触到这本《计算机网络基础》，我才发现原来理论可以讲得如此富有画面感。它不像那种冷冰冰的技术手册，倒更像是一位经验丰富的工程师在跟你促膝长谈。例如，在讨论ARP和RARP协议时，作者没有停留在MAC地址和IP地址的映射关系上，而是深入分析了广播风暴产生的可能性，以及如何利用代理ARP来优化网络性能。这种从“是什么”到“为什么”再到“怎么优化”的思考路径，极大地提升了我的学习兴趣。另外，我对书中的网络安全基础章节印象尤为深刻。它没有直接跳到复杂的加密算法，而是先从最基础的中间人攻击（Man-in-the-Middle）入手，让你体会到数据在传输过程中可能面临的风险，随后才顺理成章地引出TLS/SSL握手的必要性。这种层层递进、情景化的讲解方式，让晦涩的安全概念变得容易理解和记忆。当然，作为基础读物，它不可能涵盖所有前沿技术，但它成功地为你铺设了一条清晰的认知路径，让你知道未来应该往哪个方向深入钻研。

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说实话，我是一个偏向于动手实践的工程师，对纯理论的东西向来敬而远之。很多网络书籍，一上来就是OSI七层模型，然后每一层的功能和PDU是什么，看得我昏昏欲睡。然而，这本《计算机网络基础》却展现出了一种少有的务实态度。它没有完全抛弃理论，但它的切入点非常巧妙。它似乎更关注“数据包的旅程”，而不是单纯的协议定义。我特别欣赏它对“延迟”和“带宽”这两个核心指标的讨论。作者用了很多实际案例说明，高带宽不一定意味着低延迟，这个概念对于优化流媒体服务和实时通信至关重要。书中对路由选择算法，尤其是距离矢量路由（如RIP）和链路状态路由（如OSPF）的对比，也非常到位。它不仅讲解了Dijkstra算法在OSPF中的应用，还清晰地指出了RIP在大型网络中容易出现的“慢收敛”问题。这让我立刻联想到了我们公司内部网络曾经出现的路由黑洞问题，原来根源在于对协议收敛速度的忽视。如果说有什么遗憾，那就是书中对云计算环境下虚拟网络（如VLAN和VXLAN）的介绍略显单薄，但考虑到这本书的定位是“基础”，这或许是可以理解的取舍吧。

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这本书的排版和插图设计，是我接触过的技术书籍中非常出色的一本。在这个信息爆炸的时代，如何高效地吸收知识，阅读体验占据了很大一部分权重。这本书的作者显然深谙此道。大量的流程图、协议交互时序图，以及网络拓扑结构图，都绘制得极其清晰、规范，而且配色合理，不会让人产生视觉疲劳。更重要的是，这些图表不是简单地对文字内容的重复，而是起到了关键的补充和解释作用。比如，在讲解DNS解析过程时，它用一张复杂的递归查询和迭代查询结合的图示，一下子就把我从对正向解析和反向解析的混淆中解脱了出来。而且，这本书的语言风格非常克制和精准，没有使用过多煽情或夸张的词汇，每一个术语的引入都伴随着清晰的定义和上下文解释，这对于非计算机专业背景的读者来说，建立严谨的知识体系至关重要。唯一的改进空间可能在于，如果能在每章末尾增加一些“故障排除场景模拟”，那就更完美了，这样能帮助读者更好地将理论知识映射到实际故障处理中去。

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这本《计算机网络基础》我读了快一个月了，感觉内容组织得挺有意思的。首先得说，作者在讲解一些核心概念的时候，比如TCP/IP协议栈的层次划分，真的下了一番功夫去化繁为简。我记得以前看其他书，讲到三次握手和四次挥手的时候，总是觉得像在背诵流程图，枯燥得很。但这本书里，作者用了好几个生动的比喻，比如把数据包想象成信件的投递过程，中间哪个环节出了问题，怎么进行确认和重传，讲得非常直观。特别是对于初学者来说，这套叙述方式简直是福音。我印象最深的是关于子网划分（Subnetting）的那一章，我以前一直对VLSM和CIDR感到头疼，觉得那些二进制的计算特别烧脑。这本书里，它不是简单地堆砌公式，而是结合了一个虚拟公司的网络规划案例，一步步带着你从需求分析到最终的地址分配，让你真正理解为什么要这么做，而不是死记硬背。不过，话说回来，虽然基础部分讲得细致入微，但对于一些更偏向应用层的实际部署技巧，比如VPN的隧道技术或者SDN的控制器配置，涉及得就稍微浅了一点，更像是打地基，等你把地基打牢固了，后续上层建筑的细节还得自己去查阅更专业的资料。总的来说，对于想系统入门网络技术，建立扎实理论基础的朋友，这本书绝对是值得入手的第一本读物。

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我对网络技术的热情来自于对“连接”本身的好奇心，想知道两个遥远的设备是如何跨越千山万水进行沟通的。这本书，从某种意义上说，完美地满足了我的这份好奇心。它没有将网络视为一个静态的设备集合，而是将其描绘成一个动态、充满交互的“信息高速公路系统”。让我印象深刻的是它对物理层和数据链路层接口标准（如以太网和Wi-Fi）的讨论。作者没有流于对IEEE标准的罗列，而是深入分析了CSMA/CD和CSMA/CA这两种介质访问控制机制在有线和无线环境下的优劣势，解释了为什么无线网络不得不牺牲部分性能来解决碰撞问题。这种对技术选择背后逻辑的剖析，远比单纯记忆标准编号来得有价值。此外，书中关于网络地址转换（NAT）的讲解，也极其到位，它不仅仅告诉你NAT是为了解决IPv4地址短缺，还细致地解释了端口地址转换（PAT）如何工作，以及它给应用层协议带来的穿透性挑战。这本书构建了一个坚实的理论框架，让我能够自信地去探究更上层的应用协议，比如HTTP/3和QUIC，因为我已经明白了底层承载机制的限制和演变规律。

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