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大模型時代的基礎架構:大模型算力中心建設指南
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大模型是近年來引人注目的熱點之一。大模型蓬勃發(fā)展的基礎,是針對其需求設計的算力及基礎架構。本書針對如何為大模型構建基礎架構進行深入講解,并基于TOGAF方法論,剖析業(yè)界知名案例的設計方案。全書總計13章。第1章講解AI與大模型時代對基礎架構的需求;第2章講解軟件程序與專用硬件的結合,涉及GPU并行運算庫、機器學習程序的開發(fā)框架和分布式AI訓練;第3章剖析GPU的硬件架構,涉及GPU的總體設計、NvidiaGH100芯片架構和擁有其他Hopper架構的GPU;第4章講解GPU服務器的設計與實現(xiàn);第5章講解機器學習所依托的I/O框架體系;第6章講解GPU集群的網(wǎng)絡設計與實現(xiàn);第7章講解GPU板卡算力調(diào)度技術;第8章講解GPU虛擬化調(diào)度方案;第9章講解GPU集群的網(wǎng)絡虛擬化設計與實現(xiàn);第10章講解GPU集群的存儲設計與實現(xiàn);第11章講解如何基于云原生技術為機器學習應用設計與實現(xiàn)更好的開發(fā)和運行平臺;第12章講解基于云平臺的GPU集群的管理與運營,涉及云運維平臺、云運營平臺和云審計平臺;第13章基于一個服務機器學習的GPU計算平臺落地案例,展示如何針對機器學習應用進行需求分析、設計與實現(xiàn)。無論是高等院校計算機與人工智能等相關專業(yè)的本科生或研究生,還是對并行計算技術、云計算技術、高性能存儲及高性能網(wǎng)絡技術感興趣的研究人員或工程技術人員,都可以參考和閱讀本書。

方天戟 ·體系結構 ·10.1萬字

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