计算机网络基础与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京交通大学出版社

作者:殷诚

出品人:

页数:298

译者:

出版时间:2007-8

价格:29.00元

装帧:平装

isbn号码:9787811230925

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
• 网络应用
• 网络安全
• 计算机科学
• 信息技术
• 网络工程

好的，这是一本名为《深度学习系统优化与实践》的图书简介。 --- 深度学习系统优化与实践 导言：从模型到系统 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在各个领域的应用日益广泛，从自动驾驶到自然语言处理，再到生物医药研发，其核心竞争力越来越依赖于高效、稳定且可扩展的部署系统。然而，从一个在研究环境中训练好的模型，到能够在生产环境中稳定、快速地提供服务，中间存在着巨大的鸿沟。许多优秀的模型因系统层面的瓶颈而无法发挥其应有的价值。 本书《深度学习系统优化与实践》正是为了填补这一空白而作。它并非一本专注于特定算法的教材，而是致力于为深度学习工程师、系统架构师以及希望将AI能力落地到真实世界的开发者，提供一套完整的、从模型部署、推理加速到系统级优化的实战指南。我们聚焦于如何将“纸面上的”模型转化为“生产级的”服务，重点探讨性能、延迟、吞吐量、资源利用率和系统稳定性等关键工程指标的提升策略。 全书内容紧密围绕“优化”和“实践”展开，理论与代码案例并行，旨在帮助读者构建健壮、高效的AI基础设施。 --- 第一部分：深度学习推理基础与性能瓶颈分析 第一章：推理的挑战与系统架构概览 本章首先界定“深度学习推理”的内涵，并将其与模型训练过程进行区分。我们将深入分析导致推理性能下降的几个核心瓶颈：计算密集型瓶颈（如矩阵乘法延迟）、内存带宽瓶颈（数据搬运开销）以及I/O瓶颈（数据预处理和后处理）。 随后，我们将勾勒出现代深度学习服务的基础架构图，从请求接入、模型加载、批处理调度到硬件资源分配的全流程，为后续的优化工作奠定宏观视角。 第二章：模型表示与中间表示（IR） 要优化一个系统，首先需要理解模型在系统中的表达方式。本章将详细介绍主流深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）如何将计算图转换为可执行的中间表示（IR）。我们将探讨ONNX (Open Neural Network Exchange) 标准的作用，以及如何利用IR进行图级别的优化，例如算子融合（Operator Fusion）和死代码消除。理解IR是进行高级编译器优化的前提。 第三章：数据预处理与后处理的性能陷阱 在许多实际应用中，如图像识别或自然语言处理，数据预处理和后处理（例如图像解码、文本Tokenization）往往占据了总延迟的显著比例。本章将重点讲解如何利用GPU并行化或专用的CPU优化库（如Intel IPP, libjpeg-turbo）来加速这些非核心计算步骤，并探讨在数据管道中实现流水线化（Pipelining）的最佳实践。 --- 第二部分：面向异构硬件的推理加速技术 第四章：GPU上的优化技术深度剖析 GPU是当前深度学习推理的主力。本章将深入探讨NVIDIA CUDA生态下的优化手段。内容包括： 内存管理： 零拷贝（Zero-Copy）、固定内存（Pinned Memory）的使用时机与陷阱。 核函数优化： 理解线程块（Block）和线程（Thread）的合理配置，如何避免内存合并（Coalescing）失败。 低精度计算： 深入实践FP16（半精度）和INT8量化对推理性能和模型精度的权衡。我们将详述量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）的具体流程和工具链。 第五章：主流推理引擎的对比与实战 我们将对当前市场上主流的推理加速引擎进行横向对比和深度实战： TensorRT： 针对NVIDIA硬件的极致优化，包括其构建优化引擎的步骤、层精度校准和自定义层（Plugin）的开发。 OpenVINO： 针对Intel CPU、VPU等异构平台的优化策略，重点关注其对低功耗设备的适用性。 ONNX Runtime： 作为一个跨平台的通用运行时，分析其Execution Provider机制，以及如何通过配置不同的后端（如CUDA, OpenVINO）来实现性能最优切换。 第六章：新兴硬件与模型的适配 随着AI芯片的多元化，本章将简要介绍如何将模型适配到TPU、FPGA或专用NPU上。这部分将侧重于模型编译器的概念，如TVM (Tensor Virtual Machine)，如何通过统一的接口将模型部署到不同的硬件后端，实现最大化的硬件利用率。 --- 第三部分：高并发服务架构与系统级稳定性 第七章：动态批处理与延迟优化 在高并发场景下，静态批处理效率低下。本章聚焦于动态批处理（Dynamic Batching）技术，即根据实时请求流动态调整批次大小，以最大化GPU利用率而不显著增加尾部延迟（Tail Latency）。我们将分析不同调度算法（如First-Come-First-Served vs. Latency-aware scheduling）对系统吞吐量的影响。 第八章：模型服务框架与API设计 本章介绍构建企业级模型服务的核心框架，如Triton Inference Server。我们将详细讲解其多模型管理、并发执行策略、模型版本控制和健康检查机制。同时，讨论如何设计低延迟、高可用性的RESTful API和gRPC接口，确保数据传输的高效性。 第九章：资源隔离与多租户管理 在云原生环境中，深度学习服务通常需要与其它微服务共享计算资源。本章将探讨利用容器技术（Docker, Kubernetes）进行资源隔离的实践。重点内容包括： GPU虚拟化与共享： MIG (Multi-Instance GPU) 技术在资源隔离中的应用。 QoS保障： 如何通过Cgroup和Kubernetes QoS策略，确保关键模型的服务质量不受突发流量影响。 第十章：可观测性、监控与故障排查 一个优化的系统必须是可观测的。本章介绍如何集成Prometheus和Grafana等工具，对推理服务的关键指标进行监控，包括：请求延迟P95/P99、GPU利用率、显存碎片化情况等。同时，提供一套系统的故障排查手册，针对性地解决常见的推理崩溃、性能下降和资源死锁问题。 --- 结语 本书旨在提供一套将理论知识转化为生产力工具的完整方法论。通过阅读和实践书中的案例，读者将能够全面掌握深度学习系统从模型转换到高性能、高并发部署的全栈优化技术，确保AI创新能够以最快的速度和最高的效率服务于业务场景。本书面向具有一定Python和深度学习基础的工程技术人员，是迈向“AI系统架构师”的必备参考书。

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这本书的语言风格，说实话，初看有些许“学术腔”，但深入阅读后才发现，这种严谨的表达方式反而建立了一种可信赖的基调。它几乎没有使用任何俚语或者过于口语化的表达，行文如手术刀般精确，每一个词语的选择都像是经过了反复的推敲，以确保信息的绝对无歧义。例如，在描述流量控制机制时，作者使用了“速率匹配”而非“速度调整”，这种用词上的精准，体现了作者对网络工程术语的敬畏。虽然有些读者可能会觉得它不如市面上那些“轻松读物”来得亲切，但对于系统学习网络技术的人而言，这种近乎“教科书式”的严谨，是构建扎实基础的必要条件。我特别欣赏作者在论述复杂概念时所展现出的耐心，他们从不跳过任何逻辑链条，即使是基础的“三次握手”过程，也会用表格的形式将发送、接收的状态机变化一一列举。这种细致入微的编排，使得即便是需要反复回顾知识点的学习者，也能随时从任何一个节点快速恢复对整体流程的掌控。这种克制而有力的叙事方式，是这本书最独特、也是最能体现其专业性的地方。

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这本书的章节逻辑安排简直是一次精妙的“知识攀登之旅”。它没有一开始就抛出复杂的路由协议，而是非常循序渐进地从物理层（比特流的传输）开始，稳步推进到链路层（MAC地址和CSMA/CD的冲突管理），然后才慢慢过渡到网络层和传输层。这种由浅入深、层层递进的结构，使得读者可以像搭建乐高积木一样，一块一块地构建起对整个网络体系的认知模型。我个人最喜欢它对“瓶颈”概念的阐述，它将网络性能的限制因素在不同层次上进行了对比分析，比如在低带宽线路上的延迟受限于光速，而在高带宽局域网中，瓶颈则更多转移到了处理能力和缓冲区管理上。这种辩证的分析视角，帮助我跳出了“网络慢就是因为带宽小”的简单化思维定势。而且，每章末尾的总结部分都非常到位，用加粗的关键词和简短的概括，帮助我们快速回顾本章的核心知识点，这对考前复习或知识点回顾来说，效率高得惊人。可以说，这本书在内容架构上的考量，充分体现了对学习者认知规律的深刻理解，让人在学习过程中充满掌控感和成就感。

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我主要关注的是书中案例的实用性，而这本教材在这方面做得相当到位，它并非只是停留在理论的空中楼阁。书中穿插了大量的“实战演练”环节，虽然只是文字描述，但清晰地构建了实验场景。例如，在讲解子网划分（Subnetting）时，它不仅给出了公式，还设定了一个中型企业的网络规划需求，要求读者根据实际部门数量和可用IP地址范围，推导出最佳的VLSM（可变长子网掩码）方案。这种“问题导向”的学习模式，极大地激发了我动手实践的欲望。我甚至根据书中的描述，在自己的虚拟机环境中模拟搭建了几个关键网络拓扑，来验证书中所述的路由协议收敛过程。更棒的是，书中还提供了不少“故障排除提示”，这些提示往往是基于实际运维经验总结出来的“陷阱”，比如关于MTU不匹配导致的间歇性连接问题，书中的解释就非常到位，直指问题的核心，避免了初学者在排障时走弯路。总而言之，这本书的价值在于，它成功地架起了理论与工程实践之间的桥梁，让人觉得学到的知识是立即可用的，而不是只能束之高阁的。

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这本书的印刷质量实在让人没话说，装帧结实，纸张手感也相当不错，拿在手里沉甸甸的，一看就是那种可以长久保存的硬货。拿到手的时候，那种油墨的清香混合着新书特有的味道，简直是阅读体验的完美开端。我特地翻阅了前几章关于网络协议栈的介绍部分，图示非常清晰，色彩搭配得当，即便是初学者也能迅速抓住重点，不会被复杂的理论吓到。特别是那个关于TCP/IP五层模型的结构图，用不同的颜色区块划分，逻辑性极强，让人一眼就能明白数据如何在不同层之间传递和封装。作者在内容组织上显然下了大功夫，信息的密度适中，既保证了内容的深度，又避免了过度堆砌专业术语而让人望而却步。比如，在讲解ARP解析过程时，它没有直接丢出RFC的标准定义，而是通过一个生动的局域网内主机通信的场景来引导，让人在情境中理解其工作原理，这种教学方式非常人性化，极大地降低了学习的门槛。这本教材的排版也值得称赞，行间距和字号都经过精心设计，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳，这对于我们这些需要啃读技术书籍的人来说，简直是福音。可以说，光是这份对实体书细节的打磨，就足以体现出版方对读者的尊重和对知识传播的诚意。

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这本书的理论深度和广度超出了我的预期，尤其是在网络安全和新兴应用接入方面的内容，简直是教科书级别的深度剖析。我之前对VPN和防火墙的工作原理一直停留在模糊的理解层面，但这本书用了整整一个章节，从加密算法的选择到隧道建立的整个握手过程，都做了详尽的数学推导和协议流程图解。举例来说，它对IPsec的AH和ESP协议的对比，不仅仅停留在功能层面，更是深入到了数据包头部的具体位域变化，这种细致入微的讲解，让原本枯燥的协议细节变得鲜活起来，充满了逻辑美感。更让我惊喜的是，书中还引入了SDN（软件定义网络）的概念，并探讨了其在现代数据中心的应用潜力，这部分内容显然是紧跟业界前沿的，说明编撰团队对网络技术的发展有着敏锐的洞察力，没有落入过时知识的窠臼。对于已经有一定基础的工程师来说，这本书可以作为一本极佳的参考手册，很多以往工作中遇到的疑难杂症，都能在这里找到理论支撑和解决方案的影子。它不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是让你理解“为什么这么做”，这种根源性的理解，才是技术人员真正需要的内功心法。

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