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Ai Systems Performance Engineering: Optimizing Model Training And Inference Workloads With Gpus, Cuda, And Pytorch

Verfasst von Chris Fregly, einem leistungsorientierten Ingenieur und Produktführer, verwandelt diese Ressource komplexe KI-Systeme in optimierte, wirkungsvolle KI-Lösungen.

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Verfasst von Chris Fregly, einem leistungsorientierten Ingenieur und Produktführer, verwandelt diese Ressource komplexe KI-Systeme in optimierte, wirkungsvolle KI-Lösungen.

Hier entdecken Sie Schritt-für-Schritt-Methoden zum Feinabstimmen von GPU CUDA-Kernen, auf PyTorch basierende Algorithmen sowie Multi-Node-Training und Inferenzsysteme.

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Beschreibung

Beschreibung

Verfasst von Chris Fregly, einem leistungsorientierten Ingenieur und Produktführer, verwandelt diese Ressource komplexe KI-Systeme in optimierte, wirkungsvolle KI-Lösungen.

Hier entdecken Sie Schritt-für-Schritt-Methoden zum Feinabstimmen von GPU CUDA-Kernen, auf PyTorch basierende Algorithmen sowie Multi-Node-Training und Inferenzsysteme.

Hersteller

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Spezifikationen

Spezifikationen

Verleger
O'Reilly Media
Typ
Technologie, Logik, Kommunikation & Medien, Künstliche Intelligenz
Sprache
Englisch
Untertitel
-
Umschlag
Weich
Anzahl der Seiten
954
Veröffentlichungsdatum
12/2025
Veröffentlichungsdatum
2025
Abmessungen
-
ISBN-13
9798341627789

Wichtige Informationen

Spezifikationen werden von offiziellen Hersteller-Websites gesammelt. Bitte überprüfen Sie die Spezifikationen, bevor Sie Ihren endgültigen Kauf tätigen. Wenn Sie ein Problem bemerken, können Sie melden Sie es hier

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Beschreibung & Spezifikationen

Verfasst von Chris Fregly, einem leistungsorientierten Ingenieur und Produktführer, verwandelt diese Ressource komplexe KI-Systeme in optimierte, wirkungsvolle KI-Lösungen.

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Hersteller

Verleger
O'Reilly Media
Typ
Technologie, Logik, Kommunikation & Medien, Künstliche Intelligenz
Sprache
Englisch
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-
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954
Veröffentlichungsdatum
12/2025
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2025
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-
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