AI 시스템 성능 엔지니어링 (Korean Edition)

서문

이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: [e-mail]

미국 101번 고속도로의 자율주행 차량처럼 혁신이 흔한 샌프란시스코의 활기찬 거리에서 우리는 놀라운 인공지능의 세계에 둘러싸여 있습니다. 인공지능의 급속한 발전은 우리 일상의 모든 측면을 재정의하고 있습니다. 지난 20년간 우리는 추천 엔진(2000년대), 인공지능 비서(2010년대), 완전 자율주행 차량(2020년대)을 경험했습니다. 2030년대는 AI가 극도로 빠르게 진화하며 막대한 사회적 영향력을 행사할 것이기에 더욱 흥미진진할 것입니다.

급변하는 AI 시스템 성능 엔지니어링 분야로의 제 개인적 여정은, 이러한 복잡한 시스템과 영향력 있는 사용 사례를 구동하는 최첨단 하드웨어, 고도로 최적화된 소프트웨어, 그리고 지능적인 알고리즘 간의 섬세한 균형과 공동 설계(codesign)를 이해하려는 호기심에서 비롯되었습니다. 이러한 깨달음은 저를 "풀스택(full-stack)" AI 성능 엔지니어링의 영역으로 깊이 뛰어들게 했습니다. 프로세서, 메모리 아키텍처, 네트워크 상호 연결, 운영 체제, 소프트웨어 프레임워크 등 여러 구성 요소가 어떻게 조화를 이루며 작동하는지 이해하고 싶었습니다. 이러한 상호작용의 복잡성은 도전과 동시에 기회를 제공했으며 , 이 독특한 기술 조합을 깊이 탐구하고자 하는 열망을 불러일으켰습니다.

이 책은 실무 ML 및 AI 성능 엔지니어로서 수년간의 탐구를 집대성한 결과물입니다. 모든 수준에서 AI 시스템 성능의 기반을 이해하고자 하는 엔지니어, 연구자, 실무자, 애호가들을 위해 이 책을 썼습니다. 독자들은 AI 애플리케이션을 구축하거나, 신경망 훈련 전략을 최적화하거나, 확장 가능한 추론 서버를 설계 및 관리 중일 수도 있으며, 단순히 현대 AI 시스템의 작동 원리에 매료되었을 수도 있습니다. 전반적으로 이 책은 여러 분야에 걸쳐 이론과 실무를 연결하는 통찰력을 제공합니다.

이 책을 읽는 독자는 신경망에 대한 기초적인 이해와 Python 및 머신러닝에 대한 기본적인 친숙함을 갖추고 있을 것입니다. 그러나 이러한 기초가 없더라도 호기심 많은 독자는 하드웨어, 소프트웨어, 알고리즘 전반에 걸친 첫 번째 원리에 기반한 다차원적 코디자인 성능 서사를 따라갈 수 있습니다. 저는 이 책에 모든 유형의 독자를 위한 내용이 담겨 있음을 약속하며, 모든 독자가 이 페이지에서 몇 가지 새로운 것을 배울 것이라고 보장합니다.

각 장을 통해 우리는 하드웨어 아키텍처의 진화를 살펴보고, 소프트웨어 최적화의 미묘한 차이에 깊이 들어가며, 고성능이자 비용 효율적인 AI 시스템을 구축하는 데 있어 패턴과 모범 사례를 강조하는 실제 사례 연구를 탐구합니다. 각 섹션은 기초 개념부터 고급 응용까지 모든 것을 다루며, 이전 내용을 바탕으로 구축되도록 설계되었습니다.

이 책에서 사용된 표기법

이 책에서는 다음과 같은 표기 규칙을 사용합니다:

이탤릭체

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