November 2025
Intermediate to advanced
1060 pages
18h 47m
Japanese
Overview
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
AIインフラストラクチャのあらゆる層で効率性を最大化する決定版ガイドで、AIシステムの性能能力を高めよ。生成モデルの規模が拡大し続ける現代において、『AI Systems Performance Engineering』はエンジニア、研究者、開発者に実践的な最適化戦略のセットを提供するプロバイダーとなる。 ハードウェア、ソフトウェア、アルゴリズムを協調最適化し、トレーニングと推論の両方で優れた性能を発揮する、レジリエントで拡張性があり、費用対効果の高いAIシステムを構築する方法を学ぶ。パフォーマンス重視のエンジニアリングおよびプロダクトリーダーであるクリス・フレグリーが執筆したこのリソースは、複雑なAIシステムを効率的で影響の大きいAI解決策へと変換する。
本書では、GPU CUDAカーネル、PyTorchベースのアルゴリズム、マルチノード訓練・推論システムのファインチューニングに向けた段階的な手法を学ぶ。さらに、高性能分散モデル訓練ジョブや推論サーバ向けにGPUクラスターをスケーリングする技術を習得する。最後に、実証済みで即戦力となる175項目以上の最適化チェックリストを掲載している。
- ハードウェア、ソフトウェア、アルゴリズムを共同設計し最適化することで、最大のスループットとコスト削減を実現する
- 実世界において遅延を削減しスループットを向上させる最先端推論戦略を実装する
- 業界をリードする拡張性ツールとフレームワークを活用する
- 複雑なAIパイプライン全体のパフォーマンスボトルネックをプロファイリング、診断、排除する
- 堅牢性と信頼性を確保しながらAIシステムの性能を実現するフルスタック最適化テクニックを統合する
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