ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Optimizing Model Training and Inference Workloads with Gpus, Cuda, and Pytorch
در عصر کنونی که مدلهای زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد با سرعتی باورنکردنی در حال گسترش هستند، چالش اصلی از صرف ساخت مدل، به سمت ارتقای کارایی و کاهش هزینههای عملیاتی تغییر یافته است. کتاب مهندسی عملکرد سیستمهای هوش مصنوعی تالیف کریس فرگلی، دقیقاً همان نقشهراهی است که متخصصان برای عبور از این چالش به آن نیاز دارند. این اثر فاخر، تنها یک کتاب آموزشی ساده نیست، بلکه یک مرجع استراتژیک برای همراستاسازی سختافزار، نرمافزار و الگوریتمها به منظور دستیابی به بالاترین نرخ توان عملیاتی در سیستمهای پیچیده است.
خرید نسخه چاپی این کتاب به شما این امکان را میدهد که به شکلی عمیق و متمرکز، مفاهیم شتابدهندههای گرافیکی، برنامهنویسی کودا و چارچوب کاری پایتورچ را بیاموزید و آنها را در پروژههای واقعی پیادهسازی کنید. این کتاب با رویکردی مهندسی، به بررسی لایههای مختلف زیرساخت میپردازد تا اطمینان حاصل شود که هر وات انرژی و هر چرخه پردازشی در خوشههای پردازشی شما، با حداکثر بهرهوری استفاده میشود.
برای درک بهتر عملکرد، باید از پایینترین لایه یعنی سختافزار شروع کرد. نویسنده در بخشهای ابتدایی کتاب، دیدگاهی جامع نسبت به معماری پردازندههای گرافیکی ارائه میدهد. این بخش برای کسانی که میخواهند بدانند چگونه دادهها بین حافظه و هستههای پردازشی جابجا میشوند، حیاتی است.
یکی از نقاط قوت این کتاب، عدم تمرکز صرف بر کدنویسی است. شما میآموزید که چگونه تنظیمات سیستمعامل، داکر و کوبرنتیز را برای محیطهای مبتنی بر پردازنده گرافیکی بهینه کنید. مدیریت منابع در خوشههای بزرگ و اطمینان از اینکه کانتینرها بدون تداخل و با کمترین تاخیر به منابع سختافزاری دسترسی دارند، مهارتی است که این کتاب به دقت به آن میپردازد.
در آموزش مدلهای هوش مصنوعی توزیع شده، گلوگاه اصلی اغلب نه قدرت پردازش، بلکه سرعت انتقال داده است. کتاب به تفصیل به بهینهسازی ارتباطات شبکه در سیستمهای توزیع شده و بهبود نرخ ورودی و خروجی حافظههای ذخیرهسازی میپردازد. یادگیری نحوه پیکربندی شبکه برای کاهش زمان انتظار هستههای پردازشی، کلید اصلی کاهش هزینههای رایانش ابری در پروژههای بزرگ است.
بخش میانی کتاب به قلب تپنده هوش مصنوعی مدرن، یعنی برنامهنویسی کودا اختصاص دارد. این کتاب فراتر از آموزش دستورات ساده میرود و به مفاهیم پیچیدهای همچون بهرهوری وارپها و موازیسازی در سطح دستورات میپردازد.
شما با مطالعه این اثر یاد میگیرید که چگونه شدت محاسباتی را در کدهای خود افزایش دهید. مفاهیمی مانند خطلوله کردن داخل هستهها و به شما کمک میکند تا از هدررفت منابع جلوگیری کنید. یکی از حیاتیترین مباحث مطرح شده است که مستقیماً بر سرعت اجرای مدلهای یادگیری عمیق تاثیر میگذارد.
کلمات کلیدی:استفاده از گرافهای کودا و ارکستراسیون هستهها توسط خود دستگاه، از تکنیکهای پیشرفتهای است که در این کتاب تشریح شده است. این رویکردها باعث میشوند که سربار پردازنده مرکزی کاهش یافته و تاخیر در اجرای مدلهای هوش مصنوعی به حداقل برسد. این دانش برای مهندسانی که روی سیستمهای پاسخدهی آنی کار میکنند، غیرقابل جایگزین است.
پایتورچ به عنوان محبوبترین چارچوب کاری در میان محققان، بخش بزرگی از این کتاب را به خود اختصاص داده است. اما اینجا صحبت از آموزش ابتدایی نیست؛ بلکه صحبت از تحلیل عملکرد و مقیاسپذیری پایتورچ در محیطهای تولیدی است.
نویسنده با تسلط کامل، به بررسی کامپایلر جدید پایتورچ، زبان تریتون و زیرساختهای اکسالای میپردازد. این ابزارها اجازه میدهند که کدهای سطح بالای پایتون با سرعتی نزدیک به کدهای سیسیسی اجرا شوند. شناسایی گلوگاههای عملکردی در خطلولههای پیچیده با استفاده از ابزارهای پروفایلینگ، مهارتی است که شما را از یک توسعهدهنده معمولی به یک مهندس ارشد سیستم تبدیل میکند.
بخشهای انتهایی کتاب بر چالشبرانگیزترین قسمت هوش مصنوعی، یعنی استنتاج در مقیاس بزرگ تمرکز دارد. مدیریت حافظه نهان کلید-مقدار و بهینهسازی مراحل پیشپردازش و تولید خروجی در مدلهای زبانی، مباحثی هستند که مستقیماً با تجربه کاربری و سودآوری سیستم در ارتباطاند. شما میآموزید که چگونه موتورهای استنتاجی بسازید که به صورت پویا با حجم بار ورودی سازگار شوند.
کتاب مهندسی عملکرد سیستمهای هوش مصنوعی یک راهنمای عملی برای ساخت سیستمهایی است که نه تنها کار میکنند، بلکه پایدار، مقیاسپذیر و مقرونبهصرفه هستند. وجود یک لیست بررسی شامل بیش از ۱۷۵ مورد عملیاتی در انتهای کتاب، آن را به ابزاری قدرتمند برای بازبینی پروژههای صنعتی تبدیل کرده است.
مزایای اصلی که با مطالعه این کتاب به دست میآورید:
کاهش چشمگیر هزینههای زیرساختی از طریق استفاده بهینه از منابع موجود.
افزایش سرعت آموزش مدلها که منجر به تکرار سریعتر ایدهها و نوآوری میشود.
کاهش زمان پاسخدهی در محیطهای عملیاتی که برای رضایت کاربران نهایی حیاتی است.
توانایی عیبیابی پیچیدهترین مشکلات عملکردی در خوشههایی با هزاران پردازنده گرافیکی.
این اثر برای مهندسان نرمافزار، محققان هوش مصنوعی و مدیران فنی که به دنبال ساخت زیرساختهای هوش مصنوعی در تراز جهانی هستند، تدوین شده است. مطالعه دقیق نسخه چاپی این کتاب، تمرکز لازم برای درک این مفاهیم سنگین را فراهم کرده و به عنوان یک مرجع همیشگی در میز کار شما باقی خواهد ماند.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران