Parallel Processing for Artificial Intelligence 2 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Elsevier Science Pub Co

作者:Vipin Kumar

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1994-06

价格:USD 158.75

装帧:Hardcover

isbn号码:9780444818379

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 并行处理
• 高性能计算
• 机器学习
• 深度学习
• 算法
• 计算机体系结构
• 多核处理器
• GPU
• 分布式计算

书籍名称：《并行计算与人工智能：架构、算法与前沿应用》 书籍简介 本书深入探讨了并行计算技术在推动现代人工智能（AI）发展中的核心作用。随着数据规模的指数级增长和模型复杂度的不断攀升，传统的串行计算范式已无法满足AI领域对高性能计算的迫切需求。本书旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面、深入的框架，阐述如何利用并行架构（如多核CPU、GPU、FPGA乃至专用AI芯片）来高效地加速和扩展AI算法的训练与推理过程。 全书内容分为四大核心部分：基础理论、并行算法设计、硬件架构解析与前沿应用。 --- 第一部分：并行计算与AI的基础理论 本部分首先为读者奠定坚实的理论基础，概述了并行计算的基本概念及其与AI的交叉点。 1.1 计算复杂性与可扩展性挑战： 详细分析了当前主流AI模型（如深度神经网络、图神经网络）在计算需求上的爆炸性增长。讨论了时间复杂度和空间复杂度的瓶颈，并引入了可扩展性分析（Scalability Analysis）的概念，评估不同算法在增加计算资源时性能提升的潜力。 1.2 并行计算范式回顾： 系统回顾了 Flynn's Taxonomy（分类法）以及 SIMD、SIMT、MIMD 等核心并行模型。重点阐述了数据并行（Data Parallelism）和模型并行（Model Parallelism）在AI任务中的具体实现方式和适用场景。 1.3 内存层次结构与数据局部性： 深入剖析了现代处理器架构中的内存层次结构（寄存器、L1/L2/L3缓存、主存、HBM）。强调了数据局部性（Locality of Reference）和数据迁移成本对并行AI性能的决定性影响，并介绍了旨在优化数据访问模式的预取技术和缓存感知算法设计。 1.4 性能度量与基准测试： 定义了衡量并行系统性能的关键指标，如吞吐量（Throughput）、延迟（Latency）、利用率（Utilization）和效率（Efficiency）。介绍了用于AI工作负载的标准基准测试套件，并指导读者如何科学地评估不同并行实现方案的实际性能。 --- 第二部分：并行算法设计与优化策略 本部分聚焦于如何将抽象的AI模型转化为高效的并行代码，重点涵盖了深度学习训练和推理中的关键优化技术。 2.1 深度学习训练的并行策略： 数据并行（Data Parallelism）： 详细讲解了同步随机梯度下降（Synchronous SGD）和异步随机梯度下降（Asynchronous SGD）的实现细节。深入分析了同步算法中的All-Reduce通信原语的优化，包括环形归约（Ring All-Reduce）和基于树的归约算法，以及如何通过带宽优化（如梯度压缩和量化）来缓解通信瓶颈。 模型并行（Model Parallelism）： 探讨了层级并行（Layer-wise Parallelism）和张量/流水线并行（Tensor/Pipeline Parallelism）的实现。重点分析了针对超大规模模型（如万亿参数模型）如何有效划分计算图、管理状态同步以及处理不同层之间的依赖关系。 2.2 卷积与矩阵运算的并行化： 卷积神经网络（CNN）的核心是卷积操作。本章详细阐述了如何将二维/三维卷积高效地映射到 SIMT 架构上，包括使用 Im2Col/Im2Row 变换、Winograd 算法的并行实现，以及针对特定硬件的块状矩阵乘法（Tiled Matrix Multiplication）优化。 2.3 优化器与梯度更新的并行化： 研究了自适应优化器（如 Adam, Adagrad）状态的并行管理问题。讨论了如何在分布式环境中高效地同步和更新动量（Momentum）和方差估计（Variance Estimates），以及在有限精度计算中保持数值稳定性的技术。 2.4 模型稀疏化与量化的高效并行实现： 介绍了模型剪枝（Pruning）和低精度量化（Quantization）技术如何与并行计算相结合。重点分析了非结构化稀疏矩阵的稀疏矩阵向量乘法（SpMV）在并行硬件上的挑战和相应的稀疏数据布局（如 CSR, CSC, Blocked Formats）的性能考量。 --- 第三部分：异构硬件架构与编程模型 本部分深入剖析了当前主流并行硬件的特点，并指导读者如何利用相应的编程模型和软件栈来榨取最大性能。 3.1 图形处理器（GPU）架构深度解析： 从 CUDA/OpenCL 的视角，详细解析了 GPU 的流多处理器（SM/CU）、线程层次结构（Grid, Block, Thread）以及共享内存（Shared Memory）的用法。重点讲解了 CUDA 核心库（如 cuBLAS, cuDNN）如何实现高性能的 AI 原语。 3.2 专用加速器与领域特定架构（DSA）： 考察了为 AI 工作负载定制的硬件，包括张量处理单元（TPU）的 Systolic Array 架构。分析了这些架构的计算模型与传统 GPU 的区别，以及如何通过特定的编译器和运行时环境来高效编程这些异构设备。 3.3 分布式集群与互连网络： 讨论了大规模AI训练所需的集群级并行。深入分析了高速互连技术，如 InfiniBand 和 RoCE。重点介绍高效的消息传递接口（MPI）在AI通信中的应用，以及如何利用 GPU 间的点对点通信（如 NVLink/NVSwitch）来加速节点内部的通信。 3.4 编程模型与编译优化： 对比分析了主流的并行编程框架，包括 OpenMP、MPI、CUDA C++、OpenCL。同时，详细介绍了现代深度学习编译器（如 XLA, TVM）如何自动进行内核融合（Kernel Fusion）、内存优化和目标硬件代码生成，以实现跨平台的性能优化。 --- 第四部分：前沿与交叉领域应用 本部分探讨了并行计算如何赋能新兴的AI领域，并展望了未来的发展方向。 4.1 大规模语言模型（LLM）的并行推理： 针对 LLM 巨大的参数量和高吞吐需求的推理阶段，本书提出了多级优化策略。包括：KV Cache 的内存优化、批处理（Batching）策略、Speculative Decoding 的并行加速、以及低比特量化推理的硬件加速技术。 4.2 图神经网络（GNN）的并行处理： GNN 的非结构化邻接矩阵访问模式带来了独特的并行挑战。本章讨论了如何利用邻居采样（Neighbor Sampling）的并行化、图分区（Graph Partitioning）技术，以及适用于稀疏图的定制化并行原语。 4.3 强化学习（RL）的并行模拟与学习： 探讨了在复杂的模拟环境中，如何并行化环境交互（Actor-Critic 架构中的并行环境执行）与策略更新。重点分析了分布式 RL 算法（如 A3C、IMPALA）中的数据采集与策略优化的解耦和并行同步机制。 4.4 能效与绿色AI的并行优化： 随着AI算力需求的激增，能源效率成为关键考量。本章探讨了如何通过并行粒度控制、动态频率调整（DVFS）以及混合精度计算的调度，在维持模型精度的前提下，实现计算的能效最大化。 4.5 展望：超越冯·诺依曼架构的并行计算： 对量子计算、神经形态计算在未来AI加速中的潜力进行了前瞻性分析，并讨论了这些新兴并行模型对当前软件栈可能带来的颠覆性影响。 --- 目标读者： 计算机科学、电子工程、数据科学等领域的硕士、博士研究生，以及从事高性能计算、AI系统优化、深度学习框架开发和芯片设计的专业工程师。本书要求读者具备一定的线性代数和程序设计基础。通过阅读本书，读者将能够系统地理解和掌握驱动下一代AI系统的并行计算核心技术。

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