Performance Engineering für KI-Systeme: Optimierung von Modelltraining- und Inferenz-Workloads mit GPUs, CUDA und PyTorch

Steigern Sie die Leistungsfähigkeit Ihres KI-Systems mit diesem umfassenden Leitfaden zur Maximierung der Effizienz auf jeder Ebene Ihrer KI-Infrastruktur. Im heutigen Zeitalter der stetig wachsenden generativen Modelle bietet "AI Systems Performance Engineering" Ingenieuren, Forschern und Entwicklern eine praktische Sammlung umsetzbarer Optimierungsstrategien. Lernen Sie, Hardware, Software und Algorithmen gemeinsam zu optimieren, um robuste, skalierbare und kostengünstige KI-Systeme zu entwickeln, die sowohl beim Training als auch bei der Inferenz hervorragende Leistungen erbringen. Dieses von Chris Fregly, einem auf Performance fokussierten Ingenieur und Produktmanager, verfasste Werk verwandelt komplexe KI-Systeme in optimierte, hochwirksame KI-Lösungen.

Im Inneren entdecken Sie Schritt-für-Schritt-Methoden zur Feinabstimmung von GPU-CUDA-Kerneln, PyTorch-basierten Algorithmen sowie Mehrmodul-Trainings- und Inferenzsystemen. Sie beherrschen außerdem die Kunst der Skalierung von GPU-Clustern für Hochleistungs-, verteilte Modelltrainingsaufgaben und Inferenzserver. Das Buch schließt mit einer über 175 Punkte umfassenden Checkliste bewährter, sofort einsetzbarer Optimierungen.

Hardware, Software und Algorithmen gemeinsam entwerfen und optimieren, um maximalen Durchsatz und Kosteneinsparungen zu erzielen. Modernste Inferenzstrategien implementieren, die Latenz reduzieren und den Durchsatz in realen Umgebungen steigern. Branchenführende Skalierbarkeitstools und -frameworks nutzen. Leistungsengpässe in komplexen KI-Pipelines profilieren, diagnostizieren und eliminieren. Full-Stack-Optimierungstechniken für eine robuste, zuverlässige Leistung von KI-Systemen integrieren.