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出版者:

作者:梁嘉超

出品人:

页数:496

译者:

出版时间:2001-8-1

价格:40.00

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787502428556

丛书系列:

图书标签:

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计算机编程与软件开发前沿探索：深度学习与高性能计算实践指南 本书导读： 在信息技术日新月异的今天，计算机科学领域正经历着前所未有的技术飞跃。从海量数据的智能处理到对复杂物理系统的精确模拟，底层计算能力的提升和算法创新的结合，正在重塑着几乎所有行业。本书聚焦于当前技术浪潮中最具颠覆性的两大支柱：深度学习在复杂模式识别与决策制定中的应用，以及高性能计算（HPC）在解决大规模工程与科学问题中的核心作用。我们旨在为具有一定编程基础的读者提供一套系统、深入且实践导向的知识体系，使之能够驾驭最前沿的计算工具与方法论。 第一部分：现代深度学习架构与算法精解 本部分将深入剖析当前主导人工智能领域的深度神经网络的理论基础、核心架构及其工程化部署策略。我们避免停留在对基本概念的肤浅介绍，而是着重于理解其背后的数学原理和优化技巧。 第一章：从感知机到Transformer：神经网络的演进与核心机制 本章首先回顾人工神经网络的发展历程，重点分析了激活函数（如ReLU、GeLU）的选择对梯度流的影响，以及初始化策略（如Xavier、He初始化）在模型收敛中的关键作用。随后，我们将详细解构卷积神经网络（CNN）从LeNet到EfficientNet的优化路径，特别是分组卷积、深度可分离卷积在减少模型参数与计算量上的创新。 第二章：循环结构与注意力机制的革命 本章将对序列模型的演变进行深入探讨。循环神经网络（RNN）的局限性，特别是长期依赖问题，将通过长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构分析得以阐明。核心内容集中在Transformer架构的彻底解析——包括自注意力机制（Self-Attention）的计算过程、多头注意力（Multi-Head Attention）如何捕获不同层面的依赖关系，以及位置编码（Positional Encoding）的必要性与实现方式。此外，还会介绍BERT、GPT系列模型的核心预训练任务（如掩码语言模型、下一句预测）的设计哲学。 第三章：深度学习的优化与正则化策略 一个高效训练的深度模型，其成功往往依赖于精妙的优化器和正则化手段。本章将超越基础的随机梯度下降（SGD），深入探讨动量（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp和革命性的Adam/AdamW算法的更新规则和收敛特性比较。在正则化方面，我们将详细论述Dropout的随机性如何避免过拟合，批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）在不同场景下的适用性及其对内部协方差偏移（Internal Covariate Shift）的缓解作用。内容还将涵盖学习率调度器（Learning Rate Schedulers）的精细控制，如余弦退火策略。 第四章：生成模型的前沿进展 生成对抗网络（GANs）是近年来极具创造力的领域。本章将系统地梳理GANs的基本框架（生成器与判别器）、损失函数的演变（如Wasserstein GAN/WGAN），及其在图像合成、数据增强中的应用。同时，我们将引入扩散模型（Diffusion Models）的理论基础，阐述其如何通过逐步去噪过程生成高质量、高保真度的样本，并对比其与VAE、GAN在采样效率和生成质量上的权衡。 --- 第二部分：高性能计算（HPC）与大规模并行编程 要处理现代深度学习模型或进行复杂的科学仿真，离不开对计算资源的极致挖掘。本部分专注于异构计算环境下的并行编程范式与性能优化技术。 第五章：HPC基础架构与并行计算模型 本章首先界定高性能计算的基本概念，包括衡量标准（FLOPS、Amdahl定律）和常见的计算集群架构（CPU、GPU、互连网络）。我们将详细解析并行计算的两种主要范式：共享内存模型（主要通过OpenMP实现）和分布式内存模型（主要通过MPI实现）。本章将通过实际案例演示如何划分数据和任务以适应不同的并行拓扑结构。 第六章：GPU异构计算编程：CUDA与OpenCL深度实践 图形处理器（GPU）已成为深度学习和科学计算的首选加速器。本章将以NVIDIA CUDA编程模型为核心，深入讲解线程层次结构（Grid、Block、Thread）的设计哲学，内存层次结构（全局内存、共享内存、常量内存）的访问优化，以及数据传输的瓶颈规避。我们将重点分析如何利用共享内存进行数据重用，以及如何通过内存合并访问（Coalesced Memory Access）来最大化内存带宽利用率。对OpenCL作为跨平台并行计算框架的通用性也将进行探讨。 第七章：高性能数值计算库与性能调优 在实际的HPC应用中，直接编写底层并行代码的成本很高。本章将介绍如何高效利用成熟的数值计算库，如Intel MKL（Math Kernel Library）和NVIDIA cuBLAS/cuFFT。核心内容是性能剖析与调试：我们将教授读者使用专业工具（如NVIDIA Nsight Systems/Compute）来分析代码的执行热点、识别同步开销和内存延迟，并据此对并行核函数进行精细化调优。 第八章：大规模科学仿真与数据处理的并行化 本章将理论与实践相结合，展示HPC技术在解决实际复杂问题中的应用。我们将以有限元分析（FEA）或分子动力学模拟中的稀疏矩阵求解为例，讨论如何将时间步进算法和数据依赖性转化为高效的并行结构。同时，我们会介绍如何结合MPI与OpenMP进行混合并行（Hybrid Parallelism）编程，以平衡节点内与节点间的通信与计算负载，实现大规模问题的最优求解。 本书特色： 理论与工程的紧密结合： 深入讲解算法背后的数学原理，同时提供详尽的工程实现细节和性能优化技巧。 前沿技术聚焦： 重点覆盖Transformer、扩散模型等最新的AI架构，以及现代GPU编程的最佳实践。 实践驱动： 包含大量的代码示例和案例分析，帮助读者从零开始构建和优化复杂的计算任务。 目标读者： 计算机科学、软件工程、电子信息、物理学等相关专业的学生、研究生，以及希望掌握深度学习底层原理和高性能计算优化技术的软件工程师和研究人员。要求读者具备扎实的C/C++或Python基础，并对线性代数和微积分有基本了解。

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