November 2025
Beginner to intermediate
1060 pages
20h 15m
Korean
Overview
이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: translation-feedback@oreilly.com
AI 인프라의 모든 계층에서 효율성을 극대화하는 이 결정판 가이드로 AI 시스템 성능 역량을 향상시키세요. 생성 모델이 지속적으로 성장하는 오늘날의 시대에, 『AI 시스템 성능 엔지니어링 』은 엔지니어, 연구원, 개발자에게 실행 가능한 최적화 전략을 실용적으로 제공합니다. 하드웨어, 소프트웨어, 알고리즘을 공동 최적화하여 훈련과 추론 모두에서 탁월한 성능을 발휘하는 탄력적이고 확장 가능하며 비용 효율적인 AI 시스템을 구축하는 방법을 배우십시오. 성능 중심의 엔지니어링 및 제품 리더인 크리스 프레글리가 집필한 이 자료는 복잡한 AI 시스템을 간소화되고 영향력 있는 AI 솔루션으로 전환합니다.
내부에서는 GPU CUDA 커널, PyTorch 기반 알고리즘, 다중 노드 훈련 및 추론 시스템을 미세 조정하기 위한 단계별 방법론을 발견하게 됩니다. 또한 고성능 분산 모델 훈련 작업 및 추론 서버를 위한 GPU 클러스터 확장 기술을 숙달하게 됩니다. 이 책은 검증되고 즉시 사용 가능한 175개 이상의 최적화 항목으로 구성된 체크리스트로 마무리됩니다.
- 하드웨어, 소프트웨어, 알고리즘을 공동 설계하고 최적화하여 최대 처리량과 비용 절감 달성
- 실제 환경에서 지연 시간을 줄이고 처리량을 높이는 최첨단 추론 전략 구현
- 업계 선도적인 확장성 도구 및 프레임워크 활용
- 복잡한 AI 파이프라인 전반에 걸친 성능 병목 현상 자질, 진단 및 제거
- 견고하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 성능을 위한 풀 스택 최적화 기법 통합
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