具体描述
好的，以下是一份关于不包含《Visual Basic.NET 数据库编程与应用》内容的图书简介。 --- 书名：《高级云计算架构与深度学习实践》 ISBN： 978-7-111-68888-8 作者： 钱文涛，李明德 出版社： 机械工业出版社 页数： 约 750 页 定价： 128.00 元 --- 内容简介： 在当今技术飞速发展的时代，云计算已成为企业数字化转型的核心驱动力，而深度学习作为人工智能领域的前沿技术，正以前所未有的速度重塑着各行各业的格局。《高级云计算架构与深度学习实践》并非一本关于桌面应用开发或传统数据库操作的书籍，它专注于探讨如何将前沿的分布式计算平台与复杂的神经网络模型高效地结合起来，构建下一代智能系统。 本书的核心目标是为资深的软件工程师、系统架构师以及希望在云端部署和优化大规模AI模型的开发者提供一套系统、深入且实战性强的指导。全书严格围绕云计算基础设施、大规模并行计算以及深度学习模型部署与优化这三大主线展开，深入剖析了从理论基础到落地实践的每一个关键环节。 第一部分：下一代云计算基础设施的深度剖析 本部分着重于超越基础IaaS的概念，深入探讨构建高可用、高弹性的现代云原生应用所需的底层技术栈。 容器化与编排进阶： 详细讲解 Kubernetes（K8s）的内部工作机制，包括调度算法的定制化、网络策略（CNI 插件深度对比，如 Calico 与 Cilium 的性能差异）以及存储卷的动态管理（CSI 驱动的原理与故障排除）。不再局限于基础的 Dockerfile 编写，而是探讨如何使用 Helm Charts 进行复杂多服务的部署蓝图管理，并介绍 Service Mesh（如 Istio）在微服务治理、流量控制与安全方面的应用实践。 无服务器（Serverless）架构的成熟应用： 探讨 FaaS（Function as a Service）的局限性与优化策略。重点分析冷启动问题的根源，并对比主流云服务商（AWS Lambda、Azure Functions、阿里云函数计算）在运行时环境、内存分配策略以及并发控制模型上的技术差异。此外，还将介绍如何使用如 Knative 等开源框架在私有云环境中构建企业级的 Serverless 平台。 云原生存储解决方案： 摒弃传统的文件或关系型数据库概念，深入研究面向大规模数据湖和实时流处理的分布式存储系统。详细介绍 Ceph、GlusterFS 等分布式文件系统的架构原理，以及对象存储（S3 协议）的性能瓶颈分析与数据一致性保证机制。 第二部分：大规模深度学习系统的并行计算与加速 本部分是本书的技术高地，它探讨了如何在云端高效地训练和推理复杂的深度神经网络，这是对传统计算范式的重大突破。 分布式训练策略： 详述数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的实现细节。重点讲解 All-Reduce 算法在高性能计算集群中的优化，包括 Ring All-Reduce 的拓扑结构设计。深入分析 PyTorch Distributed 或 TensorFlow Distributed 框架下的通信原语（如 NCCL）是如何最小化跨节点同步开销的。 异构计算资源管理： 探讨如何有效地利用 GPU、TPU 等加速器集群。书中将详细解析 CUDA 编程模型的基础，并对比主流的 GPU 调度器（如 Slurm、Kubernetes Device Plugin）在资源隔离与负载均衡上的策略。特别关注如何在混合计算环境中，针对不同的模型层（如卷积层与全连接层）动态选择最优的计算设备。 模型优化与剪枝： 介绍如何通过量化（Quantization）、网络剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，大幅减小预训练大模型的体积和计算需求，使其能够部署在资源受限的云边端环境中，而性能损失最小化。 第三部分：深度学习模型的云端部署与 MLOps 实践 本书的最后一部分聚焦于将训练好的模型转化为可靠、可维护的生产服务，这是当前行业面临的最大挑战之一。 模型服务化框架： 深入对比 TensorFlow Serving、TorchServe 和 Triton Inference Server 的架构优异性。书中将通过实战案例，演示如何利用这些框架实现模型的版本控制、灰度发布以及 A/B 测试，确保生产环境的平稳迭代。 高性能推理优化： 讲解模型推理服务的延迟优化技术，包括批处理大小（Batch Size）的动态调整、CPU 内存访问优化以及内存重用策略。对于时间敏感的应用，还将探讨如何利用 TensorRT 等编译器进行图优化，以榨取硬件的极限性能。 端到端 MLOps 流水线构建： 介绍如何将 CI/CD 流程扩展至机器学习领域，构建完整的 MLOps 平台。这包括特征存储（Feature Store）的设计、实验跟踪（如 MLflow）的管理、模型漂移（Model Drift）的监控机制，以及在检测到漂移后自动触发再训练和部署的闭环系统设计。 本书特色： 本书的设计理念是“理论指导实践，实践驱动创新”。全书内容高度聚焦于当前主流的云技术栈（如 CNCF 生态系统）与最先进的 AI 计算范式。作者结合多年在一线互联网公司构建超大规模智能系统的经验，提供了大量经过实战检验的架构图、性能对比数据和故障排查指南。本书对数据流向、系统交互的描述详尽且精确，旨在帮助读者超越基础的 API 调用层面，真正掌握构建下一代智能基础设施的核心能力。本书不涉及任何关于桌面应用程序开发语言（如 VB.NET 或 C）的语法细节、WinForms/WPF 界面设计、ADO.NET 数据访问技术或传统关系数据库的 SQL 语句优化等内容。它代表的是一个完全不同的技术领域——大规模、高性能、智能驱动的系统工程。
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