- 大模型训练与推理加速实战(基于CUDA计算平台Python版)
- - 作者：编者:温浩|责编:高洪霞
  - 出版社：电子工业
  - ISBN：9787121505430
  - 出版日期：2025/07/01
  - 页数：454
- 售价：51.6

内容大纲
    本书系统讲解基于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。
    本书深入讲解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。
    本书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。
作者介绍
温浩，长期专注于GPU加速计算、大模型训练与推理优化等方向。曾在某芯片公司担任系统架构师，主导多个基于CUDA平台的深度学习框架与高性能计算模块的研发工作，积累了丰富的一线实践经验。近年聚焦于大模型的高效训练与部署，在CUDA性能调优、显存管理和并行计算等方面有深入研究。
目录
第1章  CUDA基础与计算平台概述
  1.1  CUDA架构与工作原理
    1.1.1  CUDA编程模型概述
    1.1.2  核心计算单元：线程、块与网格
    1.1.3  GPU与CPU的并行计算差异
    1.1.4  CUDA主机与设备之间的协作
  1.2  CUDA开发环境搭建
    1.2.1  安装与配置CUDA工具包
    1.2.2  Python环境配置：PyCUDA与CUDA Python接口
    1.2.3  使用NVIDIA Nsight调试与优化工具
    1.2.4  CUDA编译器nvcc的使用
  1.3  CUDA核心API与内存管理
    1.3.1  内存管理：主机内存与设备内存
    1.3.2  数据传输：从主机内存到设备内存的数据拷贝
    1.3.3  共享内存与常量内存的使用
    1.3.4  CUDA流与事件管理
  1.4  CUDA调度与线程管理
    1.4.1  线程并行度与调度模型
    1.4.2  线程块与网格组织
    1.4.3  线程同步与互斥
    1.4.4  线程调度与优化策略
  1.5  CUDA性能分析与优化基础
    1.5.1  性能瓶颈的识别
    1.5.2  GPU计算性能与效率指标
    1.5.3  使用NVIDIA Visual Profiler进行性能分析
    1.5.4  GPU硬件性能计数器的使用
  1.6  本章小结
第2章  CUDA在深度学习中的应用
  2.1  深度学习框架概述
    2.1.1  常用深度学习框架
    2.1.2  CUDA加速对比：GPU与CPU的性能差异
    2.1.3  GPU在卷积神经网络中的优势
  2.2  CUDA加速的神经网络前向传播与反向传播
    2.2.1  神经网络的矩阵计算与CUDA加速
    2.2.2  激活函数与批归一化的加速
    2.2.3  反向传播算法的CUDA实现
    2.2.4  动态计算图与静态计算图的对比
    2.2.5  代码示例：动态计算图与静态计算图的对比
  2.3  卷积操作的CUDA优化
    2.3.1  卷积操作在CUDA中的实现原理
    2.3.2  使用cuDNN库进行卷积加速
    2.3.3  高效的卷积算法选择
    2.3.4  三维卷积与卷积神经网络的多GPU加速
  2.4  CUDA在大规模数据处理中的应用
    2.4.1  数据预处理：图像增强与转换
    2.4.2  数据并行：数据分割与任务划分
    2.4.3  使用CUDA加速批量数据加载与预处理过程
  2.5  使用CUDA优化神经网络模型训练
    2.5.1  梯度计算和参数更新的加速
    2.5.2  自动微分与反向传播的优化

  2.6  本章小结
第3章  CUDA与高性能计算
  3.1  高性能计算基础
    3.1.1  CUDA在科学计算中的应用场景
    3.1.2  大规模并行计算
  3.2  大规模线性代数运算加速
    3.2.1  矩阵乘法与BLAS库
    3.2.2  使用cuBLAS库进行高效矩阵计算
    3.2.3  稀疏矩阵计算
  3.3  CUDA并行算法设计
    3.3.1  并行归约与扫描算法
    3.3.2  线程间通信与数据依赖性处理
    3.3.3  高效排序与快速傅里叶变换
  3.4  使用CUDA加速科学仿真与建模
    3.4.1  物理仿真与CUDA应用
    3.4.2  数值解法：有限差分法与有限元法
    3.4.3  GPU加速流体动力学模拟
    3.4.4  CUDA在地震学中的应用
  3.5  高性能计算中GPU与CPU协同计算
    3.5.1  GPU与CPU的协同计算框架
    3.5.2  使用CUDA和OpenMP进行混合编程
  3.6  本章小结
第4章  模型压缩与加速
  4.1  模型压缩概述
    4.1.1  模型压缩基本原理
    4.1.2  量化、蒸馏、剪枝基本概念
    4.1.3  模型加速与计算图优化
  4.2  CUDA在模型量化中的应用
    4.2.1  浮点表示与定点表示
    4.2.2  使用CUDA实现权重量化
  4.3  CUDA在模型蒸馏中的应用
    4.3.1  使用CUDA加速模型蒸馏过程
    4.3.2  模型蒸馏中的目标函数与优化策略
  4.4  CUDA在模型剪枝中的优化
    4.4.1  基于CUDA的稀疏矩阵存储与加速
    4.4.2  剪枝后的神经网络加速
  4.5  本章小结
第5章  深度学习推理加速
  5.1  推理与训练的区别
    5.1.1  推理概述
    5.1.2  推理与训练在计算图上的差异
  5.2  CUDA推理优化技术
    5.2.1  高效的内存管理与数据传输
    5.2.2  使用TensorRT进行推理加速
    5.2.3  节点融合与图优化
  5.3  多模型并行推理
    5.3.1  多模型并行推理架构设计
    5.3.2  任务调度与负载均衡
    5.3.3  使用CUDA流进行并行推理
  5.4  端侧推理加速

    5.4.1  移动设备与边缘设备推理
    5.4.2  使用TensorRT进行模型部署
  5.5  本章小结
第6章  NCCL加速分布式训练
  6.1  大模型训练的挑战
    6.1.1  大模型的计算复杂性
    6.1.2  内存带宽与计算资源限制
    6.1.3  数据传输瓶颈
  6.2  分布式训练的基本概念
    6.2.1  数据并行与模型并行
    6.2.2  分布式训练的通信机制
    6.2.3  使用NCCL进行分布式训练
  6.3  本章小结
第7章  自定义算子
  7.1  自定义算子的定义与应用
    7.1.1  自定义算子的基本概念
    7.1.2  如何定义并实现CUDA算子
    7.1.3  自定义CUDA算子优化与性能分析
  7.2  TensorFlow与PyTorch中的自定义算子
    7.2.1  TensorFlow中自定义算子的创建
    7.2.2  CUDA算子与TensorFlow集成
    7.2.3  TensorFlow Custom Ops优化
    7.2.4  PyTorch中自定义算子的创建
    7.2.5  自定义CUDA算子与PyTorch集成
    7.2.6  PyTorch中Tensor操作与CUDA加速
  7.3  本章小结
第8章  GPU内存优化
  8.1  GPU内存管理与优化概述
    8.1.1  GPU内存结构与管理
    8.1.2  CUDA内存分配与释放以及内存带宽优化问题
  8.2  共享内存与常量内存优化
    8.2.1  共享内存的定义与初步使用
    8.2.2  常量内存的定义与高效使用
  8.3  内存层级与跨设备内存管理
    8.3.1  主机内存与设备内存的交互
    8.3.2  PCIe与NVLink数据传输
  8.4  本章小结
第9章  TensorRT推理加速
  9.1  使用TensorRT进行推理加速
    9.1.1  TensorRT概述与使用场景
    9.1.2  从TensorFlow或PyTorch导出模型
    9.1.3  使用TensorRT进行优化与加速
  9.2  深度学习推理中的模型量化与剪枝
    9.2.1  推理任务中的模型量化
    9.2.2  使用CUDA加速剪枝操作
  9.3  本章小结
第10章  CUDA加速大模型训练与推理过程的实战案例：气象模拟
  10.1  气象模拟中的大模型挑战与加速方案
    10.1.1  气象模拟中的数据规模与计算复杂度
    10.1.2  使用深度学习进行气象模拟

    10.1.3  模型的训练过程：从气象模拟到预测模型
    10.1.4  CUDA加速在大规模气象模拟中的关键作用
  10.2  CUDA加速大模型训练：基础设施与优化
    10.2.1  计算资源的高效配置与多GPU训练架构的构建
    10.2.2  使用CUDA进行数据并行与模型并行优化
    10.2.3  使用NCCL库优化多GPU之间的通信
  10.3  气象模拟模型架构
    10.3.1  基于CNN与RNN的气象模拟模型架构
    10.3.2  使用神经网络处理时序数据与空间数据
    10.3.3  使用CUDA加速CNN与LSTM
    10.3.4  卷积操作与时间步长优化：CUDA在大模型训练中的应用
  10.4  推理加速：气象模拟的实时响应
    10.4.1  气象模拟中推理的实时性要求
    10.4.2  使用TensorRT加速气象模拟模型的推理过程
    10.4.3  大模型并行推理：使用CUDA流与多GPU架构加速
    10.4.4  气象模拟推理任务中的内存优化与带宽优化
  10.5  本章小结

内容大纲

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