Java Under the Hood pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Allen I. Holub

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-09

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9781558604575

丛书系列:

图书标签:

• Java
• JVM
• 内存模型
• 并发
• 集合框架
• IO
• NIO
• 虚拟机
• 性能优化
• 源码分析

《深度学习与神经网络优化实战指南》 内容简介 本书聚焦于深度学习领域的前沿技术、核心算法以及大规模模型的高效训练与部署策略。它不是一本面向初学者的入门教材，而是为已经掌握了基础编程知识和初步机器学习概念的开发者、数据科学家和研究人员量身定制的进阶参考手册。全书以“如何将理论转化为高性能、可落地的工程实践”为主线，深入剖析了当前工业界和学术界最热门、最具挑战性的问题。 第一部分：现代深度学习框架的底层架构与性能调优 本部分首先对主流深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow 2.x）的底层执行机制进行了深入剖析，重点探讨了计算图的构建、优化和执行流程。我们将详细解析框架如何将高级Python代码转化为高效的硬件（GPU/TPU）指令。 动态图与静态图的权衡与融合： 分析了TorchScript/JIT编译、`tf.function`等机制如何实现性能与灵活性的平衡。我们不仅会介绍如何使用它们，更会深入探讨JIT编译器的优化策略，例如算子融合、内存重分配的决策过程，以及如何在自定义操作中手工介入，以确保最大化的硬件利用率。 内存管理与显存优化： 深入探讨了GPU内存的分配策略，包括激活值重计算（Gradient Checkpointing）、混合精度训练（AMP）中的数据布局转换、以及如何在超大模型训练中实现模型并行（如张量并行、流水线并行）与数据并行的协同工作。书中将提供详尽的性能分析案例，展示如何利用NVIDIA Nsight Systems或PyTorch Profiler来识别内存带宽瓶颈，并提供针对性的代码优化方案。 自定义内核与高性能C++/CUDA扩展： 针对标准库无法满足的特定需求，本书提供了编写高性能自定义算子的详细指南。这部分内容将涵盖使用Triton语言编写高效GPU内核、与PyTorch C++前端（ATen）集成、以及使用`torch.autograd.Function`实现反向传播的技巧。重点在于如何设计数据访问模式以充分利用L1/L2缓存，避免内存延迟。 第二部分：大规模模型训练的分布式策略与收敛性保证 随着模型参数量的爆炸式增长，单机训练已不再可行。本部分专注于分布式训练的工程实现、通信优化以及确保训练稳定性的关键技术。 高级并行策略详解： 区别于基础的数据并行，本书详细比较了模型并行（如Megatron-LM的结构）、张量并行（Tensor Parallelism）以及流水线并行（Pipeline Parallelism）在不同网络结构（Transformer、CNN）上的适用场景、实现复杂度与通信成本。我们将提供针对性的代码模板，用于在多节点集群上部署这些复杂策略。 梯度同步与通信优化： 深入分析了All-Reduce算法的变种（如梯度累积、分层All-Reduce），以及如何利用NCCL/Gloo等后端库的特性进行优化。特别关注了如何在网络带宽受限的环境下，通过梯度压缩（如稀疏化、量化）来显著降低通信开销，同时量化对最终模型性能的影响。 训练稳定性与超参数鲁棒性： 讨论了在大规模模型中，梯度爆炸/消失问题的解决之道，例如更精细的梯度裁剪、特定的学习率调度策略（如Warmup与Cosine Decay的精确实现）、以及使用LayerNorm或RMSNorm的优势。同时，我们将介绍如何使用动量优化器（如AdamW）的低精度版本，并在保持收敛速度的同时减少内存占用。 第三部分：模型压缩、量化与边缘部署 将训练好的巨型模型部署到资源受限的设备或低延迟服务中，是工程落地的关键一步。本部分将介绍当前最先进的模型压缩和部署技术。 结构化与非结构化剪枝（Pruning）： 不仅介绍如何识别和移除冗余的权重连接，更会深入讨论剪枝后的稀疏矩阵计算如何高效映射到GPU上，以及如何使用“剪枝感知训练”（Pruning-Aware Training）来恢复精度。 后训练量化（PTQ）与量化感知训练（QAT）： 详细对比了INT8、INT4甚至更低精度量化的技术细节，包括对称/非对称量化、零点计算的精确处理。我们将提供实战案例，展示如何使用TensorRT或ONNX Runtime的优化器，对模型进行精确的性能基准测试，并评估不同量化方案对下游任务精度的影响。 推理引擎的定制与优化： 探讨了如何利用编译技术（如XLA、TVM）将模型转换为高度优化的目标代码。重点分析了针对特定硬件（如特定型号的GPU或CPU SIMD指令集）进行指令集级别的优化，确保在推理阶段达到最高的吞吐量和最低的延迟。 本书旨在提供一个全面、深入且极具工程实操性的视角，帮助读者超越框架提供的默认配置，真正理解并掌控深度学习模型的全生命周期优化。读者在阅读完本书后，将具备能力诊断复杂训练过程中的性能瓶颈，并能够设计和实现突破当前主流框架限制的定制化解决方案。

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作为一名在Java领域摸爬滚打多年的开发者，《Java Under the Hood》这本书，可以说是给我的职业生涯注入了一股新的活力。我一直渴望能够更深入地理解Java的底层机制，而不是仅仅停留在API的调用和框架的使用上。这本书恰恰满足了我的这一需求。作者在书中对JVM的内存模型、类加载过程、指令重排序等方面的讲解，都极为细致入微，甚至达到了令人惊叹的地步。我尤其喜欢他对并发编程部分的阐述，通过对Java内存模型（JMM）的剖析，让我清晰地理解了在多线程环境下，数据可见性、原子性以及有序性是如何保证的。这本书不仅仅是理论的罗列，它更像是作者在用他丰富的实践经验，为我们绘制了一幅Java运行的“全景图”。读完之后，我感觉自己对Java的理解上升了一个新的层次，也更有信心去解决那些棘手的性能问题和并发难题。

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一直以来，我都觉得Java的性能优化是一门玄学，很多时候都是凭经验或者“感觉”来操作。直到我读了《Java Under the Hood》，我才意识到，原来这一切都有迹可循，背后都有坚实的理论支撑。这本书彻底颠覆了我对Java性能的认知。作者对JVM的各个组件，比如JIT编译器、垃圾回收器（GC）的各种算法，以及内存模型的深入剖析，简直是令人拍案叫绝。他不仅仅是陈述事实，更是引导读者去理解这些机制是如何协同工作的，以及在不同的场景下，我们应该如何去选择最合适的优化策略。我印象最深的是关于“逃逸分析”的部分，之前只是模糊地听说过，读完这本书，我才真正理解了它的原理和在实际应用中的巨大价值。这本书就像是一本“内功心法”，让我从一个只能“招式”娴熟的普通程序员，迈向了一个能够洞悉Java运行本质的“高手”。

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对于很多Java开发者来说，JVM可能是一个黑盒，我们知道它在运行我们的代码，但却不知道它具体是怎么做的。《Java Under the Hood》这本书，就像是为我们打开了这个黑盒，让我们得以一窥究竟。作者以一种非常直观且循序渐进的方式，向我们展示了Java程序从编写到执行的整个生命周期。从字节码如何被加载、解释和编译，到对象在内存中是如何分配和管理的，再到各种垃圾回收策略的巧妙之处，这本书都进行了详尽的介绍。我个人认为，这本书最大的价值在于它能够帮助读者建立起一种“面向JVM”的编程思维。当你理解了JVM的工作原理，你就能更好地编写出高效、健壮的Java程序，并且在遇到性能瓶颈时，能够快速定位问题根源。这本书的深度和广度都让我印象深刻，绝对是一本值得反复阅读的宝藏。

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《Java Under the Hood》这本书，我是一口气读完的，尽管我自认为对Java有一定了解，但这本书还是给了我很多意想不到的启发。它并没有局限于讲解API的用法，而是深入到Java虚拟机（JVM）的内部运作，就像是揭开了一层面纱，让我看到了Java程序实际是如何被执行的。从类加载机制到内存管理，再到垃圾回收算法的演进，每一个章节都充满了细节和深度。特别是关于JVM调优的部分，作者通过生动的例子，将抽象的概念具象化，让我明白为什么某些参数的调整会产生如此显著的效果。读这本书，就像是拥有了一把钥匙，可以打开Java语言更深层次的大门。它不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维的引导，让我开始思考“为什么”而不是仅仅停留在“怎么做”。对于想要成为一名真正Java专家的开发者来说，这本书绝对是必不可少的参考。它让我意识到，掌握一门语言，不仅仅是记住它的语法，更重要的是理解它的灵魂，而JVM就是Java的灵魂所在。我强烈推荐所有对Java感到好奇，或者希望提升自己技术深度的开发者阅读此书。

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当我拿到《Java Under the Hood》这本书的时候，说实话，我对它的期望值并没有那么高，总觉得这种“揭秘”类的书籍，多少会有些浮于表面。但事实证明，我的看法大错特错了。这本书绝对是我近几年读过的最扎实、最有干货的技术书籍之一。作者的功力可见一斑，他用一种非常易于理解的方式，将JVM那些复杂而精妙的内部机制娓娓道来。从字节码的生成到执行，从堆、栈、元空间的分配，到各种并发模型下的线程安全问题，这本书都进行了深入浅出的剖析。我特别欣赏作者在讲解一些底层原理时，会穿插一些实际场景中的案例，这样一来，那些原本枯燥的理论知识立刻变得生动起来，也更容易被我这个读者所消化和吸收。这本书更像是一位经验丰富的导师，在你学习Java的道路上，为你指明了方向，让你看到隐藏在代码背后的真正力量。它不仅仅是知识的传授，更是对编程思维的一次洗礼。

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