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出版者:人民邮电出版社

作者:ErikThomsen

出品人:

页数:426

译者:潇湘工作室

出版时间:2000-9

价格:60.0

装帧:平装

isbn号码:9787115086143

丛书系列:

图书标签:

• OLAP
• Microsoft
• 数据仓库
• 商业智能
• 数据分析
• SQL Server Analysis Services
• 多维数据模型
• 数据建模
• ETL
• 报表服务

好的，以下是一本名为《Microsoft OLAP解决方案》的图书的详细简介，其中不包含任何关于微软OLAP（联机分析处理）技术的内容。 --- 图书名称：《深度学习模型优化与性能调优实战指南》 作者： 行业资深算法工程师团队 出版社： 尖端科技出版社 页数： 约650页（不含附录） 定价： 人民币 188.00 元 --- 图书简介 《深度学习模型优化与性能调优实战指南》 是一本面向中高级机器学习工程师、数据科学家以及致力于将深度学习模型从实验阶段推向生产环境的开发人员的专业技术书籍。本书旨在系统性地剖析当前主流深度学习框架（如TensorFlow 2.x 和 PyTorch）下，模型训练效率、推理速度以及资源消耗之间复杂的权衡关系，并提供一套全面、可操作的模型优化策略和调优技巧。 本书的核心理念在于“效率与精度并重”。在当前大数据和高实时性需求的背景下，一个在实验台上表现优异但部署成本高昂或推理延迟不可接受的模型，其商业价值将大打折扣。因此，本书将重点聚焦于如何通过工程手段和算法创新，实现模型性能的质的飞跃，确保复杂模型能够在受限的硬件资源上高效、稳定地运行。 全书内容结构清晰，从理论基础到高级实践，层层递进，内容翔实，配有大量经过验证的代码示例和实际案例分析。 --- 第一部分：深度学习性能瓶颈的诊断与度量（第1章 - 第3章） 第一章：深度学习性能分析基础 本章首先建立了性能评估的科学框架，讲解了如何准确界定“性能”的含义（包括训练吞吐量、迭代时间、端到端推理延迟等）。详细介绍了硬件加速器（GPU/TPU）的工作原理及其与软件栈的交互机制。重点介绍了Profiling工具的使用，如NVIDIA Nsight Systems/Compute、TensorFlow Profiler和PyTorch自带的Profiler。通过实际案例演示，指导读者如何识别计算密集型操作（Compute-bound）和内存带宽密集型操作（Memory-bound）。 第二章：数据加载与预处理的效率优化 数据管道往往是训练速度的隐形杀手。本章深入探讨了高效数据I/O策略。内容涵盖了异步数据加载技术（如`tf.data`的高级用法与PyTorch `DataLoader`的多进程并行策略），缓存机制的设计，以及如何根据不同存储介质（SSD、网络存储）优化读取模式。此外，本章还涉及了在数据预处理阶段应用GPU加速的策略，如使用CUDA加速的图像增强库，以避免CPU成为瓶颈。 第三章：内存管理与显存占用控制 大模型的训练常常受限于GPU显存。本章系统地阐述了深度学习模型在GPU上的内存布局和分配机制。详细介绍了激活值重计算（Activation Checkpointing）、混合精度训练（Automatic Mixed Precision, AMP）对内存占用的影响及最佳实践。针对超大模型（如万亿参数级别），本章还介绍了内存分块加载、梯度累积等技术在实际工程中的应用细节。 --- 第二部分：模型结构优化与算子融合（第4章 - 第7章） 第四章：模型架构的轻量化设计 本章专注于设计更高效的网络结构，而非仅仅依赖现有大型模型。系统介绍了移动端和边缘计算场景下流行的轻量级骨干网络（如MobileNetV3, EfficientNet系列）的设计哲学。深入剖析了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的计算优势，并探讨了注意力机制（Attention Mechanisms）在引入更低计算复杂度方面的最新进展，如稀疏注意力机制。 第五章：算子级优化与内核重写 本章面向希望深入底层优化的读者。讲解了深度学习框架中算子（Operator）的执行流程，包括如何使用CUDA/C++编写高性能的自定义内核。重点介绍了CUBLAS、cuDNN等底层库的调用优化，以及如何利用Tiling（分块）、Loop Unrolling（循环展开）等低级优化技术来提高GPU利用率。探讨了自动内核调优工具（如TVM）在特定硬件上的适用性。 第六章：张量融合与计算图优化 推理延迟往往受制于内核启动开销和内存读写次数。本章详细介绍了张量融合（Operator Fusion）的原理和实践，即如何将多个连续的小型操作合并成一个单一的、高效的GPU内核。讲解了编译器（如XLA, TorchScript）如何进行静态分析和计算图优化，包括常量折叠、死代码消除以及最优的算子调度策略。 第七章：稀疏性与剪枝技术的应用 模型剪枝是降低冗余计算的有效手段。本章区分了结构化剪枝（Structured Pruning）和非结构化剪枝（Unstructured Pruning）的优劣。重点介绍了如何结合训练过程进行动态剪枝，以及如何利用硬件特性（如对稀疏矩阵支持的硬件指令）来加速剪枝后模型的推理。对于权重稀疏化，本书提供了如何转换为高效稀疏存储格式的实用方案。 --- 第三部分：量化与模型部署加速（第8章 - 第10章） 第八章：全精度到低精度转换的艺术：量化 量化是提升推理速度和部署效率的关键技术。本章全面覆盖了从训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）到量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）的全过程。详细比较了INT8、INT4甚至二值化（Binary Neural Networks）的精度损失与性能提升的平衡点。着重介绍了零点（Zero-Point）的校准方法和对称/非对称量化的选择依据。 第九章：模型编译与推理引擎的选型 将模型部署到实际环境中，需要选择合适的推理引擎。本章对比了主流的推理运行时（如TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime）的特性和适用场景。详细讲解了模型从训练框架到中间表示（如ONNX）的转换流程，并指导读者如何利用这些引擎进行自动层融合、内核选择和延迟优化。 第十章：并行策略与分布式推理加速 对于服务于高并发请求的场景，分布式推理成为必要。本章探讨了模型并行（Model Parallelism）和数据并行（Data Parallelism）在推理阶段的应用。介绍了Tensor Parallelism和Pipeline Parallelism的概念，并提供了如何在多个GPU或多台服务器上高效部署单个超大模型以降低平均请求延迟的实践方案。 --- 附录：性能调优清单与故障排除手册 附录部分提供了详尽的性能调优检查清单，方便读者在项目进行中对照检查。同时，收录了常见性能问题的快速故障排除指南，例如“GPU占用率低但延迟高”、“CPU数据管道堵塞”等问题的诊断思路和解决步骤。 --- 适用读者对象： 有至少一年深度学习项目经验的工程师。 需要将复杂模型部署到移动设备、嵌入式系统或高并发云服务端的开发者。 对深度学习底层机制和高性能计算感兴趣的研究人员。 本书不仅是理论的集合，更是解决实际工程难题的工具箱，旨在帮助读者构建真正具有商业价值的、高性能的深度学习应用。

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