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萬顆GPU的訓練：分散式機器學習-系統工程與實戰

作者：柳浩 出版社：深智數位 出版日：2024/01/24 裝訂：平裝

分散式機器學習機礎，包括資料、模型、管線的並行集合通訊的重要性、參數伺服器PS-Lite PyTorch DataParalle、PyTorch DDP的基礎及動態邏輯 Uber Horovod的原理及實作 GPipe、PyTorch的管線並行及PipeDream基礎架構及實作 Megatron原理及實作、PyTorch的模型並行原理實作分散式運算的最佳化器 TensorFlow的分散式環境，靜態架構、動態邏輯分散式架構的策略基礎、MirroredStrategy、ParameterServerStrategy 本書書以PyTorch為主體講解，從系統和實踐的角度對分散式機器學習進行整理。包括了第1篇分散式基礎，介紹了分散式機器學習的基本概念、基礎設施，以及機器學習並行化的技術、框架和軟體系統，然後對集合通訊和參數伺服器PS-Lite進行了介紹。第2篇介紹資料並行，將計算負載切分到多張卡上，實作為PyTorch及Horovod。第3篇介紹模型並行，主要說明了張量模型並行及管線模弄並行，讓模型可以放入多節點上。第4篇NVIDIA Megatron進行分析，講解如何進行層內分割模型並行，然後學習PyTorch如何支援模型並行。第5篇則是將全書的內容用TensorFlow實作，讓已經熟悉TensorFlow的使用者不必重新學習新的框架。

定價：1280 元，優惠價：9 1152

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分布式機器學習：系統、工程與實戰（簡體書）

作者：柳浩 出版社：電子工業出版社 出版日：2023/07/01 裝訂：平裝

本書主要講解分布式機器學習算法和開源框架，讀者既可以從宏觀的設計上瞭解分布式機器學習的概念和理論，也可以深入核心技術的細節設計中，對分布式機器學習形成深刻而直觀的認識，做到學以致用。本書共分為5篇，第1篇是分布式基礎，首先介紹了分布式機器學習的概念、基礎設施，以及機器學習並行化技術、框架和軟件系統，然後對集合通信和參數服務器PS-Lite進行了介紹。第2篇是數據並行，以PyTorch和Horovod為主對數據並行進行分析，讀者可以瞭解在具體工程領域內實現數據並行有哪些挑戰和解決方案。第3篇是流水線並行，講解了除模型劃分之外，還通過引入額外的流水線來提高效率，以GPipe / PyTorch / PipeDream為例進行分析。第4篇是模型並行，首先對NVIDIA Megatron進行分析，講解如何進行層內分割模型並行，然後講解PyTorch 如何支持模型並行，最後介紹分布式優化器。第5篇是TensorFlow分布式，前面幾篇以PyTorch為綱，結合其他框架/庫來穿插完成，本篇帶領大家進入TensorFlow分布式領域。

定價：834 元，優惠價：87 726

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