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出版者:Oxford University Press, USA

作者:David J. Kuck

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996-05-23

价格:USD 62.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780195095500

丛书系列:

图书标签:

• EECS
• 高性能计算
• 并行计算
• 分布式计算
• 集群计算
• HPC
• 超级计算
• 云计算
• 算法优化
• 性能分析
• 科学计算

好的，这是一份为您量身定制的图书简介，内容不涉及《High Performance Computing》一书的任何信息，重点突出其独特的价值与内容深度，旨在吸引目标读者群体。 --- 《深度学习的底层逻辑与实践：从零构建高效能神经网络》 本书概览：穿越迷雾，掌控智能的核心驱动力 在当今数据爆炸与人工智能浪潮交织的时代，深度学习已不再是实验室中的尖端技术，而是驱动各行各业变革的引擎。然而，许多从业者在调用成熟框架进行模型训练时，往往停留在“黑箱操作”的层面，缺乏对模型内部运行机制的深刻理解。一旦遇到模型性能瓶颈、收敛困难，或是需要针对特定硬件进行优化时，便束手无策。 《深度学习的底层逻辑与实践：从零构建高效能神经网络》正是为了弥合这一鸿沟而诞生。本书并非又一本停留在表面 API 调用的教程，它是一部旨在 重构读者对深度学习底层架构认知、并赋予其实战工程能力 的硬核专著。我们拒绝肤浅的介绍，深入挖掘从矩阵运算到反向传播、从计算图优化到分布式训练的每一个关键环节。 本书的核心目标是：让读者不仅能“用”深度学习，更能“造”出真正高效、可控的深度学习系统。 核心内容深度解析 本书内容结构清晰，逻辑严谨，分为四个递进的篇章，旨在引导读者从理论基石稳步迈向尖端工程实践。 第一部分：基石重塑——数值计算与自动微分的数学本质 (约 350 字) 本部分彻底剥离了深度学习模型中的数学“噪音”，直击其核心计算原理。我们首先回顾了现代数值计算库（如 BLAS/LAPACK）的设计哲学，解释了为什么它们是高效模型训练的基石。随后，本书将核心篇幅聚焦于自动微分（Automatic Differentiation, AD）。 我们将详细剖析前向模式（Forward Mode）与反向模式（Reverse Mode）的数学推导、计算效率对比，并阐述为何反向传播（Backpropagation）是深度学习训练效率的关键。我们不仅仅是介绍梯度，而是构建一个简化的、基于 C++ 或 Rust 的微型自动微分引擎原型，让读者亲手体验梯度是如何在计算图中流动与累积的。这一过程将彻底消除读者对梯度计算的模糊感，理解梯度消失/爆炸的根源所在。 第二部分：从张量到网络——模型构建的内部工程 (约 400 字) 在理解了微分原理之后，本书转向模型构建的实际工程层面。我们深入探讨了张量（Tensor）在内存布局（如 Row-Major vs. Column-Major）上的差异如何影响缓存命中率和数据访问模式。 重点章节在于高效的层实现。我们不使用框架内置的优化层，而是指导读者如何从零开始，基于高性能计算库（如 MKL 或 OpenBLAS）的接口，手写高效率的全连接层（Dense Layer）和卷积层（Convolutional Layer）。对于卷积层，我们将详细对比Im2Col/Im2Row 策略与Winograd 算法在不同硬件架构（CPU 与 GPU）上的性能权衡，揭示框架内部为追求速度而做的复杂工程选择。此外，本书还将探讨激活函数的数值稳定性，并介绍如何设计能适应低精度计算（如 FP16）的自定义激活函数。 第三部分：优化与加速——收敛速度的工程博弈 (约 450 字) 优化器是决定模型训练成败的关键因素。本部分将对主流优化器进行超越标准教科书的深度剖析。我们不仅讨论 Adam、RMSProp 的基本原理，更深入探究它们的二阶近似局限性以及在稀疏梯度问题上的表现。 核心内容聚焦于动量（Momentum）的精细调优。我们将引入Nesterov Accelerated Gradient (NAG) 的精确形式，并分析其在鞍点逃逸机制上的优势。更具实践价值的是，本章将详细阐述学习率调度（Learning Rate Scheduling）的工程实践，对比周期性调度（如 Cosine Annealing）与自适应衰减策略，并提供如何根据目标数据集的方差特性来定制化学习率策略的实用准则。此外，我们还将探讨批归一化（Batch Normalization）的深入机制，包括其在小批量训练中的统计偏差问题，以及如何使用更稳定的替代方案。 第四部分：规模化与部署——迈向工业级应用 (约 300 字) 构建高效模型，最终必须面对大规模训练和高效部署的挑战。本部分将视线投向系统的扩展性。我们将系统地介绍数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的设计哲学。 对于数据并行，我们深入分析All-Reduce通信原语的实现机制，并对比 Ring All-Reduce 与 Tree-Based All-Reduce 在不同网络拓扑结构下的延迟和带宽消耗。对于模型并行，本书将以 Transformer 结构为例，演示如何进行层切分与张量切分，并探讨梯度同步与通信开销的最小化策略。最后，我们将触及模型编译与推理优化，介绍如何利用图优化工具（如 ONNX Runtime 或 TVM 的早期概念）对训练好的模型进行裁剪、量化，并生成针对特定部署环境（如边缘设备或云端加速器）的优化执行计划。 本书的独特定位与目标读者 本书的写作风格注重严谨的数学推导与可复现的工程代码相结合。每一核心算法都配有详尽的数学证明和清晰的伪代码描述，并附带使用现代语言（如 Python 结合 Cython/Numba 或 C++17）实现的模块化示例代码。 本书特别适合以下读者： 1. 高级 AI/ML 研究人员： 希望深入理解框架底层优化、设计定制化新型网络结构或开发专用并行策略的科研人员。 2. 系统级深度学习工程师： 负责优化模型训练速度、解决大规模分布式训练中遇到的性能瓶颈的专业人士。 3. 计算科学背景的开发者： 寻求将高性能计算（HPC）思维应用于现代深度学习系统构建中的专业人士。 4. 寻求彻底理解的资深学生： 不满足于“黑箱”使用，渴望掌握智能系统“制造”核心技术的进阶学习者。 阅读完本书，您将从一个深度学习的“用户”蜕变为一个具备底层架构洞察力和系统级优化能力的“深度学习系统设计师”。

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如果说市面上大部分HPC书籍都在强调“快”，那么这本《**高性能计算**》则在强调“稳”与“可扩展性”。我最近正在参与一个需要横跨数百个节点的模拟项目，稳定性是首要考虑因素。这本书在容错机制和 Checkpointing/Restart 策略上的论述，简直是为我们这种大规模应用量身打造的指南。作者深入剖析了不同容错机制下的性能惩罚和恢复时间，并且给出了不同级别计算任务（强耦合、弱耦合）应选择何种策略的清晰路径图。我发现，它对分布式文件系统（如Lustre）在超大规模读写模式下的性能衰减分析，非常到位，甚至提到了很多厂商手册中一笔带过的小细节。这种关注点的深度和广度，让我感到作者不仅仅是一个理论家，更是一个在真实超级计算机上“踩过无数坑”的实践者。阅读过程就像是与一位资深架构师进行深度交流，他会提前为你指出那些隐藏在文档深处的陷阱，让你少走很多弯路。

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对于一个长期在应用层摸爬滚打的开发者而言，这本《**高性能计算**》简直像是一剂猛药，让人醍醐灌顶。我过去写并行代码，更多是套用模板，代码跑起来就算万事大吉，很少深究背后的效率问题。然而，这本书，特别是它关于负载均衡和任务调度的章节，彻底颠覆了我的认知。作者用非常精炼的数学语言阐述了动态负载均衡算法的优劣，那种对时间复杂度和通信开销的权衡分析，让人不得不停下来仔细思考自己的代码结构是否合理。我特别喜欢其中提到的一种“假想的”最优调度模型，然后逐步推导出实际系统中的限制和妥协，这种“理想与现实”的对比，极大地提升了我的抽象思维能力。此外，书中的案例代码虽然简短，但设计得极其考究，每一个变量的声明、每一个循环的边界，似乎都蕴含着深层的优化思想，你甚至可以闻到编译优化器的“气息”。它不是一本教你敲代码的书，它是一本教你“如何像计算机科学家一样思考性能”的书，那种思维上的跃迁是无价的。

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啊，这本《**高性能计算**》，我最近沉下心来啃了好一阵子。首先得说，这本书的排版和装帧设计得相当有品味，那种略带磨砂质感的封面，握在手里感觉就很“专业”，不像有些技术书硬邦邦的，拿在手里都觉得掉档次。内容上，我印象最深的是它对并行编程模型演进的梳理，简直是一部微缩的历史画卷。它没有急着把MPI或者OpenMP那些复杂的API一股脑砸过来，而是先从根本的冯·诺依曼瓶颈谈起，那种娓娓道来的叙事方式，让你感觉自己不是在啃教材，而是在听一位经验丰富的大师娓娓道来当年的困境与突破。特别是关于内存层次结构和缓存一致性那几章，作者简直把抽象的硬件运作机制描绘得栩栩如生，那些公式推导虽然硬核，但配图的示意图却异常精妙，让人茅塞顿开，仿佛亲眼看到了数据在L1、L2、L3缓存之间穿梭争夺的场景。这本书的价值在于，它不仅告诉你“怎么做”（How-to），更重要的是让你明白“为什么”（Why），这种对底层原理的深刻洞察力，对于想在计算领域走得更远的工程师来说，是无可替代的基石。我个人尤其欣赏它在算法优化部分对矩阵乘法这种经典问题的不同架构下的解法对比，那种细致入微的性能分析，远超出了其他同类书籍的肤浅论述。

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说实话，当我翻开这本《**高性能计算**》时，我心里是带着一丝忐忑的，毕竟“高性能”这三个字听起来就充满了枯燥和晦涩。但是，出乎意料的是，这本书的切入点非常新颖，它似乎更关注于“如何用最少的资源解决最复杂的问题”，而不是一味追求堆砌硬件参数。作者在描述集群互联技术（InfiniBand、OmniPath）时，没有停留在参数罗列上，而是引入了大量的实际案例和性能瓶颈分析，这让原本冰冷的硬件规格变得鲜活起来。我尤其欣赏它对异构计算的探讨，GPU编程的部分，它没有直接陷入CUDA的API泥潭，而是先建立了一个通用的编程模型概念框架，让你理解数据如何在CPU和GPU之间高效流转的哲学，这一点对于初学者来说极其友好。而且，这本书的语言风格带着一种成熟的、带着批判性的视角，它不会盲目歌颂某一种技术是万能的，而是会客观地指出每种技术的局限性和适用场景，这种平衡感非常难得。读完之后，我感觉自己对整个HPC生态系统有了一个更宏观、更具战略性的认识，不再是零散的技术点堆砌。

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这本书的价值，我认为在于它提供了一种看待计算问题的全新视角——性能工程的视角。它不像教科书那样死板，而是充满了对工程实践的尊重和对前沿技术的敏锐捕捉。举个例子，它对量子计算初步概念的引入虽然简短，但却精准地指出了其与传统HPC的异同，为读者打开了未来的视野，而不是将知识点封闭在当前的硬件局限内。更让我惊喜的是，书中对“绿色计算”和能效比的讨论，放在今天这个能源日益昂贵的时代，显得尤为前瞻和负责任。它不仅教你如何跑得快，更教你如何“优雅地”跑，如何用更少的功耗达成目标。这本书的语言风格非常精炼，没有丝毫的冗余，每一个句子都像是一个被仔细打磨过的零件，准确无误地安装在整体结构中。读完后，我感觉自己的知识体系不再是扁平的，而是拥有了扎实的深度和开阔的广度，它不仅是一本工具书，更像是通往更高级计算思维殿堂的钥匙。

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