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题名/责任者:

大模型动力引擎:PyTorch性能与显存优化手册/张爱玲, 杨占略著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-67347-7/CNY89.00

载体形态项:

x, 217页:图;24cm

并列正题名:

Efficient training in PyTorch

其它题名:

PyTorch性能与显存优化手册

个人责任者:

张爱玲 著

个人责任者:

杨占略 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

相关题名附注:

英文题名取自封面

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。

提要文摘附注:

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。

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