题名:
大模型动力引擎   / 张爱玲, 杨占略著 ,
ISBN:
978-7-302-67347-7 价格： CNY89.00
语种:
chi
载体形态:
x, 217页 图 24cm
出版发行:
出版地： 北京 出版社： 清华大学出版社 出版日期： 2024
内容提要:
本书致力于探索如何在大规模深度学习模型训练中，有限度地提高性能和优化显存使 用。本书面向深度学习从业者，尤其是希望深入了解并提升模型训练效率的工程师与研究 人员。随着深度学习模型和数据规模的迅速增长，如何高效利用硬件资源，减少训练时间， 成为当前AI系统工程的关键挑战。本书从硬件和软件的基础知识入手，逐步引导读者理解 和掌握PyTorch的优化技巧。内容涵盖从单机到分布式训练，从显存管理到性能分析的多种 优化策略，力求通过丰富的代码实例和深入的原理讲解，使读者能够在实践中灵活应用这些 方法。 
主题词:
机器学习  
中图分类法:
TP181 版次： 5
其它题名:
PyTorch性能与显存优化手册
主要责任者:
张爱玲 著
主要责任者:
杨占略 著
责任者附注:
张爱玲, 本科毕业于清华大学电子工程系, 后在美国伊利诺伊大学香槟分校获得计算机科学硕士学位, AI系统工程领域的资深技术专家。杨占略, 清华大学本科, 哥伦比亚大学硕士, 资深技术专家。曾先后任职于苹果、百度、太极图形公司, 分别从事深度学习推理框架、训练框架PaddlePaddle以及Taichi编译器的开发。现就职于大疆公司, 聚焦于端侧模型优化、推理部署相关工作。