Pipelined and Parallel Computer Architectures pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Sajjan G. Shiva

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996-01

价格:USD 100.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780673520937

丛书系列:

图书标签:

• 计算机体系结构
• 流水线
• 并行计算
• 高性能计算
• 处理器设计
• 计算机硬件
• 数字逻辑设计
• VLSI
• 嵌入式系统
• 缓存存储

《深度学习模型优化与部署》 内容简介 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型在各个领域的应用日益广泛。然而，高性能模型的部署和实际应用往往面临着巨大的挑战，尤其是在资源受限的环境（如移动设备、嵌入式系统）或需要低延迟、高吞吐量的场景（如实时推荐、自动驾驶）。本书《深度学习模型优化与部署》旨在系统地梳理和深入探讨如何高效地将训练好的复杂深度学习模型转化为能够在实际环境中稳定、快速运行的生产级应用。 本书内容涵盖了从模型设计之初的考虑，到训练完成后的各种优化技术，再到最终部署流水线的设计与实现。全书结构严谨，理论与实践并重，力求为读者提供一套完整且可操作的知识体系。 第一部分：模型设计与效率考量（Foundation and Efficiency in Model Design） 本部分重点在于强调“设计即优化”。在模型训练之前，对模型架构的选择和设计思路的确定，对最终的部署效率有着决定性的影响。 第一章：面向部署的神经网络架构设计 本章首先回顾了当前主流的深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）的基本结构。随后，深入探讨了为移动端或边缘计算设备量身定制的轻量化网络架构，例如MobileNet系列（v1/v2/v3）、ShuffleNet和EfficientNet族。重点分析了深度可分离卷积、分组卷积、通道混洗等关键技术如何有效降低参数量和计算复杂度，同时保持合理的精度。此外，还将讨论如何利用神经结构搜索（NAS）工具链自动发现针对特定硬件目标的优化模型结构。 第二章：量化感知训练与模型稀疏性 模型体积和运算量是部署的两大瓶颈。本章聚焦于如何通过有损压缩技术实现模型轻量化。详细介绍了不同类型的量化策略，包括训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）。对量化位宽的选择（如从FP32到INT8、INT4）及其对精度损失的量化误差分析进行了详尽的数学推导和实验验证。同时，探讨了模型剪枝技术，包括结构化剪枝和非结构化剪枝，以及如何通过稀疏化训练来提高模型在稀疏计算硬件上的执行效率。 第二部分：模型编译与中间表示（Model Compilation and Intermediate Representation） 在模型训练完成并进行初步压缩后，下一步是将其转换为针对特定加速器高效执行的格式。本部分将聚焦于深度学习编译器的核心技术。 第三章：计算图的表示与优化 深度学习模型本质上是一个计算图（Computational Graph）。本章详细介绍了如何将不同框架（如PyTorch、TensorFlow）的模型结构统一表示为标准化的中间表示（IR），例如ONNX或TVM的Relay IR。重点分析了静态分析在计算图优化中的作用，包括算子融合（Operator Fusion）、死代码消除、常量折叠等图层面的优化技术，这些技术能够在不改变模型逻辑的前提下，显著减少内存访问和内核启动次数。 第四章：张量运算的自动调度与代码生成 编译器的核心在于将抽象的计算图映射到具体的硬件指令集。本章深入探讨了张量操作（如卷积、矩阵乘法）的自动调度技术。以深度学习编译器TVM为例，详细阐述了如何利用谱（Schedule）抽象来描述和探索不同的并行化策略和内存访问模式。我们将介绍循环优化（Loop Optimization）技术，如循环展开、提升、划分，以及如何利用JIT编译技术为不同的CPU、GPU或专用AI芯片生成高度优化的机器代码。 第三部分：高效推理引擎与运行时优化（Efficient Inference Engines and Runtime） 优化后的模型需要一个高效的运行时环境来执行推理。本部分关注于推理框架的构建、性能剖析以及内存管理。 第五章：高性能推理引擎架构 本章对比分析了主流的高性能推理引擎，如TensorRT、OpenVINO、NCNN以及针对特定硬件优化的自定义引擎。重点解析了这些引擎如何利用硬件特性，例如NVIDIA GPU上的CUDA/cuDNN库、Intel VNNI指令集等，来实现极致的吞吐量和最低的延迟。将深入探讨内存预分配、内存池化以及批处理（Batching）策略在提高GPU利用率中的关键作用。 第六章：异构计算与模型并行化部署 在处理超大型模型（如超大语言模型）时，单个设备的内存或计算能力可能不足。本章讨论了异构计算环境下的部署策略。详细介绍了模型在多个处理器（CPU/GPU/NPU）之间划分和调度的技术，包括算子级别的硬件卸载。同时，深入探讨了模型并行（Model Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）的实现机制，确保大规模模型推理的效率和稳定性。 第四部分：端到端部署流水线与实践（End-to-End Deployment Pipeline and Practices） 本部分将理论知识转化为可落地的工程实践，涵盖了模型版本管理、部署流程自动化和性能监控。 第七章：模型服务化与API设计 部署不仅仅是将模型加载到内存中。本章着重讲解了如何构建健壮的模型服务接口。内容包括RESTful API设计、gRPC的使用、请求队列管理以及负载均衡策略。同时，讨论了部署中的安全性和版本回滚机制，确保服务的高可用性。 第八章：持续集成/持续部署（CI/CD）与性能监控 现代AI系统的部署必须是自动化的。本章详细介绍了为深度学习模型构建CI/CD流水线的最佳实践，包括自动化测试（精度、性能）、模型注册表（Model Registry）的使用。最后，阐述了在生产环境中进行实时性能监控的关键指标（如延迟分布、吞吐量、资源占用）和监控工具的选择与集成。 总结 《深度学习模型优化与部署》旨在为算法工程师、系统架构师和希望深入理解AI模型生命周期管理的专业人士提供一本权威的参考手册。通过本书的学习，读者将能够系统地掌握从模型瘦身到硬件加速的全流程优化技术，最终构建出既强大又高效的生产级深度学习应用。

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这本书的排版是我非常喜欢的类型，每一页都留有足够的空白，让我的思绪能够自由地在字里行间流淌。我特别欣赏作者在讲解“并行计算机体系结构”这一部分时所展现出的广阔视野。他并没有局限于某一种特定的并行模型，而是对数据并行、任务并行、协同并行等多种范式进行了深入的探讨。书中的图表绘制得非常清晰，例如在对比不同类型并行架构的性能扩展性时，那些曲线图直观地展示了它们的优势与劣势，让我能够迅速把握核心要点。我对于书中关于“内存一致性模型”的讨论尤为感兴趣。在多核处理器环境下，如何保证不同处理器访问共享内存的一致性，是一个既基础又极其复杂的问题。作者对顺序一致性、松弛一致性模型以及各种同步机制的讲解，让我对多线程编程中的一些“怪异”现象有了更深的理解。尤其是关于“缓存一致性协议”的介绍，从 MESI 协议到更高级的 MOESI 协议，作者都给出了详细的阐述，并结合实际的应用场景，解释了它们如何有效地减少内存延迟，提高并行计算的效率。读到这里，我不仅是在学习知识，更像是在与一位经验丰富的工程师进行一场深入的交流，他分享的不仅仅是理论，更是实践中的智慧。

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这本书的封面设计就有一种工业时代的厚重感，深蓝色的背景配上银灰色的字体，仿佛在诉说着计算机发展史上的那些关键技术突破。我翻开第一页，就被引言部分深深吸引。作者并没有直接切入技术细节，而是先回顾了计算机体系结构发展的宏观脉络，从冯·诺依曼结构的原点，到指令集架构的演进，再到各种并行计算范式的出现。这种宏观的铺垫让我对后续的技术内容有了更清晰的认识框架。书中提到的“流水线”概念，初听之下似乎只是一个简单的流程优化，但随着阅读的深入，我才意识到它在现代处理器设计中扮演着多么核心的角色。从超标量流水线到动态调度，再到分支预测的精妙设计，作者层层递进，将一个原本抽象的概念具象化。我尤其对其中关于“动态调度”的章节印象深刻，那些关于 Tomasulo 算法和 Scoreboarding 的详细讲解，虽然初读时需要反复琢磨，但一旦理解透彻，便能豁然开朗，仿佛看到了处理器内部那个忙碌而有序的“调度员”。这本书的语言风格严谨而富有条理，虽然技术性很强，但作者似乎总能找到恰当的比喻和类比，让复杂的概念更容易被读者消化。我迫不及待地想知道，接下来的章节会如何将这些单机内的优化技术，扩展到多处理器的并行计算领域。

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这本书的理论深度和实践指导意义并存，是我近来读到的技术类书籍中难得的佳作。我特别喜欢作者在讲解“多处理器系统”时所采用的视角，他并没有将这些系统看作是简单的“处理器堆砌”，而是将其视为一个复杂的整体，需要考虑各种互连方式、通信机制以及调度策略。书中对“互连网络”的讨论，从简单的总线结构到复杂的二维网格、三维立方体以及更高级的拓扑结构，都进行了详细的分析。作者通过对不同互连网络在带宽、延迟、可扩展性等方面的对比，帮助读者理解在不同的应用场景下，应该选择哪种互连方式。此外，我对于书中关于“分布式共享内存”的讲解也颇有心得。它是一种在分布式系统中模拟共享内存环境的技术，让程序员可以以一种相对统一的方式来访问分布在不同节点上的数据。作者对各种分布式共享内存系统的实现原理和性能瓶颈进行了深入的探讨，让我对构建大规模并行系统有了更全面的认识。整本书读下来，感觉作者就像一位经验丰富的系统架构师，将复杂的概念拆解开来，并循序渐进地引领读者一步步深入。

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这本书给我带来的最大感受是，即使是看似基础的计算机体系结构，其背后也蕴含着巨大的技术挑战和创新。在阅读“并行处理技术”的章节时，我被作者对于“任务级并行”和“数据级并行”的细致区分和深入剖析所折服。他不仅解释了这两种并行方式的核心思想，还详细介绍了实现这些并行方式所需要的硬件支持和软件优化。我尤其对书中关于“图形处理器（GPU）”的讲解印象深刻。GPU作为一种专门为并行计算设计的处理器，其架构与传统的CPU有着显著的区别。作者通过对GPU的SIMD（Single Instruction, Multiple Data）执行模型、海量线程管理以及显存层次结构的讲解，让我明白了为什么GPU在图形渲染、科学计算等领域能够取得如此惊人的性能。此外，书中关于“向量处理器”的讨论也让我受益匪浅。向量处理器能够一次性对多个数据元素执行相同的操作，这在科学计算、信号处理等领域具有重要的应用价值。这本书的优点在于，它能够将抽象的理论概念与具体的硬件实现紧密结合，让读者在理解理论的同时，也能看到这些理论是如何转化为实际产品的。

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这是一本让我花费大量时间去细细品读的书，每一章的结尾都留给我思考的空间。我在阅读“指令级并行”章节时，深切感受到了计算机硬件设计者们为了追求极致性能所付出的努力。作者对于“指令流水线”的讲解，从理论上的理论到实践中的落地，都进行了详尽的描述。他不仅解释了流水线的各个阶段，还深入剖析了流水线冲突的产生原因，以及各种解决策略，比如气泡插入、转发技术、延迟流水线等等。这些技术的背后，隐藏着计算机科学家们无数次的尝试和优化。我尤其被“分支预测”的部分所吸引，它就像是处理器在执行指令时的一种“预判能力”，能够提前猜测程序的执行路径，从而减少流水线的停顿。书中对各种分支预测器的介绍，从静态预测到动态预测，从两级自适应预测到全局历史预测，都让我大开眼界。作者还通过一些经典的例子，说明了这些技术是如何在实际应用中发挥作用的，让我对现代高性能处理器的内部工作原理有了更深刻的认识。读完这一部分，我感觉自己对“计算”这个词有了全新的理解，它不仅仅是逻辑的执行，更是一门精妙的艺术。

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