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大模型训练与推理加速实战：基于CUDA计算平台（Python版）
- 书 号：9787121505430
- 出版日期：2025-07-01
- 页 数：
- 开 本：
- 出版状态：上市销售
- 维护人：博文小编
《大模型训练与推理加速实战：基于CUDA计算平台（Python版）》系统讲解基于NVIDIA CUDA计算平台的深度学习模型训练与推理加速方法，内容涵盖计算架构原理、优化策略设计与工程实战部署的全链路流程，旨在帮助读者深入掌握大模型在GPU环境下的高效实现路径。
《大模型训练与推理加速实战：基于CUDA计算平台（Python版）》深入讲解CUDA在深度学习与高性能计算中的应用与优化。首先，介绍CUDA架构、开发环境、性能分析与优化基础，帮助读者掌握CUDA的核心概念与工具。然后，探讨CUDA在深度学习中的应用，重点优化卷积操作与大规模数据处理。接着，深入介绍高性能计算，讲解CUDA在大规模线性代数与科学仿真中的应用。另外，本书还详细阐述模型压缩与加速技术，包括量化、蒸馏与剪枝。对于推理优化，聚焦加速技术与端侧推理，并探讨利用NCCL加速分布式训练与多GPU协同。本书对自定义算子开发、GPU内存优化、TensorRT推理加速等内容也有覆盖。最后，通过气象模拟案例展示CUDA在大模型训练与推理中的实际应用，结合理论与实战，帮助读者提升CUDA应用能力。
《大模型训练与推理加速实战：基于CUDA计算平台（Python版）》兼具理论深度与工程实用性，适合从事深度学习系统优化的研究人员、高性能计算工程师及希望掌握GPU加速部署的开发者参考使用，是一本面向大模型时代的CUDA并行计算加速实战指南。
《大模型训练与推理加速实战：基于CUDA计算平台（Python版）》深入讲解CUDA在深度学习与高性能计算中的应用与优化。首先，介绍CUDA架构、开发环境、性能分析与优化基础，帮助读者掌握CUDA的核心概念与工具。然后，探讨CUDA在深度学习中的应用，重点优化卷积操作与大规模数据处理。接着，深入介绍高性能计算，讲解CUDA在大规模线性代数与科学仿真中的应用。另外，本书还详细阐述模型压缩与加速技术，包括量化、蒸馏与剪枝。对于推理优化，聚焦加速技术与端侧推理，并探讨利用NCCL加速分布式训练与多GPU协同。本书对自定义算子开发、GPU内存优化、TensorRT推理加速等内容也有覆盖。最后，通过气象模拟案例展示CUDA在大模型训练与推理中的实际应用，结合理论与实战，帮助读者提升CUDA应用能力。
《大模型训练与推理加速实战：基于CUDA计算平台（Python版）》兼具理论深度与工程实用性，适合从事深度学习系统优化的研究人员、高性能计算工程师及希望掌握GPU加速部署的开发者参考使用，是一本面向大模型时代的CUDA并行计算加速实战指南。
随着AI（人工智能）和深度学习技术的迅猛发展，深度学习模型的规模不断扩大，尤其是一些预训练模型（如GPT、BERT等）已达到数百亿个参数，在训练和推理时对计算和存储资源的需求越来越大。在这种背景下，如何高效地加速大模型的训练与推理过程，成为AI领域亟待解决的核心问题。
本书旨在帮助读者深入理解大模型训练与推理的核心挑战，并提供基于CUDA计算平台的解决方案。CUDA作为NVIDIA推出的并行计算平台，已经成为大规模深度学习计算中的核心技术。通过使用CUDA计算平台，并结合GPU（图形处理单元）的强大并行计算能力，能够显著提高模型训练和推理过程中的计算速度，尤其是在处理大规模深度学习模型时，能够有效缩短训练时间和加速推理过程。
本书系统地阐述深度学习模型训练与推理加速的各项技术。从大模型训练面临的计算复杂性、内存带宽和数据传输瓶颈，到如何使用NCCL优化分布式训练，再到TensorRT在推理加速中的应用，本书内容涵盖深度学习模型训练与推理的多个方面。
在训练优化方面，本书详细介绍数据并行、模型并行等策略，以及如何通过梯度累积、混合精度训练等方法突破大模型训练中的计算瓶颈。而在推理加速方面，本书深入探讨量化、蒸馏、剪枝等技术，并提供多模型并行推理、端侧推理加速等领域的优化技术与实战案例。
每章内容都以理论基础为支撑，结合丰富的代码示例与应用场景，帮助读者在理解技术原理的基础上，快速实现相关功能并将其应用到实际工作中。书中特别强调了CUDA计算平台在模型训练和推理中的优化作用，通过大量的实验和优化策略展示如何利用CUDA计算平台加速深度学习任务。
本书适合希望深入了解大模型训练与推理加速的AI从业人员、研究人员及高性能计算工程师。无论是深度学习的初学者，还是有一定经验的开发者，本书都能够帮助其提升理解能力和实战经验，使其快速掌握分布式训练、推理加速及硬件加速技术，从而为解决大规模深度学习任务提供技术支持。
本书不仅是理论的展示，更是面向实战的指导。通过本书，读者将掌握深度学习模型训练与推理加速的核心技术，理解如何在多个硬件平台（如GPU、TPU、NPU）上实现高效的深度学习模型部署，提升计算效率，缩短训练和推理时间。随着AI技术的发展，未来的深度学习模型将更加复杂，读者会面对更大规模的模型和计算需求，对此，本书将提供宝贵的技术支持，帮助读者实现更快的AI应用部署。
在学习本书的过程中，期望读者不仅能够理解深度学习模型训练与推理加速的理论基础，还能掌握如何将这些知识应用于实际工作中。希望每位读者都能通过本书提供的代码示例和实战案例，提升自己的技术能力，尤其是在CUDA计算平台上的优化与应用。
本书旨在帮助读者深入理解大模型训练与推理的核心挑战，并提供基于CUDA计算平台的解决方案。CUDA作为NVIDIA推出的并行计算平台，已经成为大规模深度学习计算中的核心技术。通过使用CUDA计算平台，并结合GPU（图形处理单元）的强大并行计算能力，能够显著提高模型训练和推理过程中的计算速度，尤其是在处理大规模深度学习模型时，能够有效缩短训练时间和加速推理过程。
本书系统地阐述深度学习模型训练与推理加速的各项技术。从大模型训练面临的计算复杂性、内存带宽和数据传输瓶颈，到如何使用NCCL优化分布式训练，再到TensorRT在推理加速中的应用，本书内容涵盖深度学习模型训练与推理的多个方面。
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每章内容都以理论基础为支撑，结合丰富的代码示例与应用场景，帮助读者在理解技术原理的基础上，快速实现相关功能并将其应用到实际工作中。书中特别强调了CUDA计算平台在模型训练和推理中的优化作用，通过大量的实验和优化策略展示如何利用CUDA计算平台加速深度学习任务。
本书适合希望深入了解大模型训练与推理加速的AI从业人员、研究人员及高性能计算工程师。无论是深度学习的初学者，还是有一定经验的开发者，本书都能够帮助其提升理解能力和实战经验，使其快速掌握分布式训练、推理加速及硬件加速技术，从而为解决大规模深度学习任务提供技术支持。
本书不仅是理论的展示，更是面向实战的指导。通过本书，读者将掌握深度学习模型训练与推理加速的核心技术，理解如何在多个硬件平台（如GPU、TPU、NPU）上实现高效的深度学习模型部署，提升计算效率，缩短训练和推理时间。随着AI技术的发展，未来的深度学习模型将更加复杂，读者会面对更大规模的模型和计算需求，对此，本书将提供宝贵的技术支持，帮助读者实现更快的AI应用部署。
在学习本书的过程中，期望读者不仅能够理解深度学习模型训练与推理加速的理论基础，还能掌握如何将这些知识应用于实际工作中。希望每位读者都能通过本书提供的代码示例和实战案例，提升自己的技术能力，尤其是在CUDA计算平台上的优化与应用。