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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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Merkmale

  • Sprache Englisch
  • Anzahl der Seiten Anzahl der Seiten 954
  • Abdeckung Abdeckung Weich
  • Erscheinungsjahr Erscheinungsjahr 2025
  • Verleger Verleger O'Reilly Media
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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.

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

Hersteller

Verleger
O'Reilly Media
Typ
Technologie, Logik, Kommunikation & Medien, Künstliche Intelligenz
Sprache
Englisch
Untertitel
-
Umschlag
Weich
Anzahl der Seiten
954
Veröffentlichungsdatum
23/12/2025
Veröffentlichungsdatum
2025
Abmessungen
-
ISBN-13
9798341627789

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