具体描述
好的，这是一本名为《跨越瓶颈：深度学习模型的优化与实践》的图书简介，该书内容与您提到的《同步高效能力训练丛书》无关。 --- 《跨越瓶颈：深度学习模型的优化与实践》 内容简介 在人工智能的浪潮中，深度学习已成为驱动技术革新的核心引擎。从自然语言处理的突破到计算机视觉的精进，再到复杂决策系统的构建，深度神经网络展现出强大的能力。然而，从理论概念到实际部署，模型的性能瓶颈、训练效率低下以及泛化能力的不足，是每一位从业者必须面对的挑战。本书《跨越瓶颈：深度学习模型的优化与实践》正是为解决这些实际痛点而倾力打造的专业指南。 本书并非停留在基础概念的重复介绍，而是聚焦于工程实践层面的深度优化与前沿技术路线的实战应用。我们旨在为具备一定深度学习基础的研究人员、算法工程师及系统架构师提供一套系统、详尽的性能调优框架与实战策略，帮助读者有效突破模型性能的“天花板”。 全书内容结构严谨，分为理论基础重塑、模型优化策略、训练效率提升、部署与推理加速四大核心板块，共计十八章，层层递进，确保理论与实践的深度融合。 第一部分：理论基础重塑与瓶颈诊断 (第1章 - 第4章) 本部分着重于建立对模型“慢”与“差”的本质理解。我们不再满足于“模型不够好”的表象，而是深入探究其背后的数学原理与工程实现缺陷。 第1章：现代网络架构的内省分析：从参数冗余到信息瓶颈 本章详细剖析了当前主流网络（如Transformer、大型CNNs）在参数量与实际信息利用率之间的不匹配问题。重点讨论了信息理论在衡量模型复杂度中的应用，以及如何通过可解释性工具（如梯度可视化、注意力图谱分析）精准定位性能瓶颈的根源。 第2章：优化器选择的深度洞察与自适应调整 传统优化器（SGD、Adam）在处理大规模、稀疏梯度时的局限性被全面分析。本章引入了更先进的自适应学习率调度策略，如LARS、LAMB，并探讨了如何根据模型结构和数据集特性，构建动态的、具备“记忆”的优化器状态管理机制，以加速收敛并提高最终精度。 第3章：正则化技术的精细化控制与泛化边界的重定义 过度拟合是模型部署前的常见障碍。本章超越了基础的Dropout和权重衰减，深入讲解了谱归一化（Spectral Normalization）在稳定GANs和避免梯度爆炸中的作用，以及数据增强的生成模型视角——如何利用GANs或VAEs生成高质量的合成数据以平滑决策边界，提升模型的鲁棒性。 第4章：内存壁垒与计算图的结构优化 深入探讨了GPU内存限制如何成为训练大型模型的直接障碍。本章详细介绍了张量分解技术（如Tucker分解、CP分解）在减小模型体积和计算量上的潜力，并教授如何使用自动微分框架的底层API，手动重构计算图，以消除不必要的中间变量存储。 第二部分：模型优化策略与结构创新 (第5章 - 第8章) 此部分聚焦于直接改进模型结构和数据处理流程，以实现更紧凑、更高效的模型。 第5章：轻量化网络设计的工程哲学与案例 本书详细对比了MobileNetV3、ShuffleNetV2等轻量化架构的设计哲学。重点讲解了深度可分离卷积的效率优势、通道混洗（Channel Shuffle）的必要性，以及如何在资源受限环境中，通过神经结构搜索（NAS）的简化版本，快速生成适配特定硬件的定制化网络。 第6章：注意力机制的效率优化：稀疏化与局部化 标准的自注意力机制（Self-Attention）计算复杂度为$O(N^2)$，是长序列处理的瓶颈。本章系统介绍了如何通过稀疏注意力（如Reformer中的局部敏感哈希）和线性化注意力（如Performer中的核函数近似）将复杂度降低至接近$O(N)$，实现对超长文本和高分辨率图像的有效处理。 第7章：知识蒸馏的艺术与多任务学习的协同效应 知识蒸馏（KD）是模型压缩的关键技术。本章不仅介绍了Logit匹配和特征层蒸馏，更侧重于“教师”模型的选择标准和“学生”模型结构的设计原则。同时，探讨了如何通过多任务学习（MTL）的共享表示层，实现模型间的知识迁移与互补，提升整体性能。 第8章：量化方法的全面实践：从训练到后量化 模型量化是部署前的最后一道关键工序。本章详尽介绍了全整数量化（INT8）和混合精度训练（FP16/BF16）的实施细节，特别是如何有效应对量化引入的精度损失。实践部分侧重于量化感知训练（QAT）与后训练量化（PTQ）的适用场景区分与调优技巧。 第三部分：训练效率提升与大规模并行 (第9章 - 第12章) 高性能计算环境下的训练效率是决定项目进度的核心要素。本部分深入探讨了分布式训练的复杂性和优化技巧。 第9章：数据并行与模型并行的深度融合策略 分布式训练不再是简单的模型复制。本章详细阐述了数据并行（DDP）、张量并行（Tensor Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）的原理与适用边界。重点解析了如何使用混合并行策略来高效训练万亿级参数模型。 第10章：梯度聚合与通信效率优化 在多GPU/多节点的训练中，梯度通信往往成为最大的性能瓶颈。本章深入讲解了梯度压缩技术（如稀疏化、量化通信）和异步随机梯度下降（ASGD）的实现，目标是在保持收敛性的前提下，最大化通信带宽的利用率。 第11章：高效数据加载与预处理流水线构建 糟糕的数据I/O会使昂贵的GPU处于空闲状态。本章指导读者如何利用现代框架（如PyTorch Dataloader的高级特性、tf.data API）构建并行、异步的数据预处理流水线，并讨论了数据缓存策略和零拷贝（Zero-Copy）技术的实际应用。 第12章：混合精度训练的高级技巧与硬件兼容性 超越基础的`autocast`，本章探讨了如何手动管理损失缩放因子（Loss Scaling），以及在不同硬件平台（NVIDIA Ampere/Hopper架构）上，不同浮点格式（FP16 vs BF16）对模型稳定性和性能的影响。 第四部分：部署优化与推理加速 (第13章 - 第18章) 模型的真正价值在于高效的推理服务。本部分完全聚焦于如何将优化后的模型转化为低延迟、高吞吐的生产级服务。 第13章：模型图的静态编译与优化编译器 介绍了诸如ONNX Runtime、TensorRT、XLA等主流深度学习编译器的底层工作原理。重点演示如何将动态计算图转化为静态图，并利用图优化Passes（如层融合、常量折叠）实现硬件无关的性能提升。 第14章：推理引擎的内存管理与批处理策略 推理阶段的延迟与吞吐量优化是部署的核心。本章讲解了动态批处理（Dynamic Batching）的实现细节，如何通过内存池化和张量生命周期管理，减少推理请求间的开销。 第15章：边缘计算与模型裁剪的实用指南 针对移动端和嵌入式设备，本章侧重于结构化剪枝（移除冗余通道和层）和非结构化剪枝的对比分析。同时，详细介绍了权重量化后如何利用特定硬件加速器（如NPU/DSP）进行极致加速。 第16章：服务架构：从Flask到专业推理服务器 对比分析了使用通用Web框架提供推理服务与使用专用推理服务器（如Triton Inference Server）的优劣。重点介绍如何配置高性能的模型版本管理、动态并发调度和GPU资源隔离。 第17章：延迟敏感型应用的优化：KV缓存与解码策略 在自然语言生成任务中，键值（KV）缓存是加速自回归解码的关键。本章深入探讨了KV缓存的内存管理挑战，以及如何结合束搜索（Beam Search）和推测解码（Speculative Decoding）来进一步降低文本生成延迟。 第18章：生产级模型的监控、回归测试与持续集成 介绍如何建立一套完整的MLOps流程，用于监控线上模型的漂移（Drift）和性能衰减。重点阐述了如何设计高效的模型回归测试套件，确保每次优化迭代都不会意外引入新的错误或性能下降。 --- 目标读者： 资深算法工程师、深度学习研究员、系统架构师、致力于将AI模型推向生产环境的DevOps工程师。 本书特色： 理论与代码实践紧密结合，避免空泛的综述，提供大量可直接应用于实际项目的优化技巧和工具链配置指南，旨在帮助读者真正“跨越瓶颈”，实现模型性能的飞跃。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有