领导力法则
陆禹萌
已完结· 7.97万字
[中国纺织出版社]
作品简介
目录 (112章)
大模型是近年来引人注目的热点之一。大模型蓬勃发展的基础，是针对其需求设计的算力及基础架构。本书针对如何为大模型构建基础架构进行深入讲解，并基于TOGAF方法论，剖析业界知名案例的设计方案。 《大模型时代的基础架构：大模型算力中心建设指南》总计13章。第1章讲解AI与大模型时代对基础架构的需求；第2章讲解软件程序与专用硬件的结合，涉及GPU并行运算库、机器学习程序的开发框架和分布式AI训练；第3章剖析GPU的硬件架构，涉及GPU的总体设计、Nvidia GH100芯片架构和拥有其他Hopper架构的GPU；第4章讲解GPU服务器的设计与实现；第5章讲解机器学习所依托的I/O框架体系；第6章讲解GPU集群的网络设计与实现；第7章讲解GPU板卡算力调度技术；第8章讲解GPU虚拟化调度方案；第9章讲解GPU集群的网络虚拟化设计与实现；第10章讲解GPU集群的存储设计与实现；第11章讲解如何基于云原生技术为机器学习应用设计与实现更好的开发和运行平台；第12章讲解基于云平台的GPU集群的管理与运营，涉及云运维平台、云运营平台和云审计平台；第13章基于一个服务机器学习的GPU计算平台落地案例，展示如
1.1我们在谈论AI时，到底在谈论什么
正文
1.1我们在谈论AI时，到底在谈论什么1.2机器学习算法初窥1.3一元线性回归算法剖析1.4机器学习算法对计算机硬件的特殊需求1.4.1机器学习算法的核心运算特征1.4.2使用CPU实现机器学习算法和并行加速1.4.3机器学习算法的主力引擎——GPU1.4.4机器学习算法的新引擎——TPU和NPU1.5本章小结2.1GPU并行运算库2.3分布式AI训练2.4本章小结第3章GPU硬件架构剖析3.1GPU的总体设计3.2NvidiaGH100芯片架构剖析3.3其他Hopper架构的GPU3.4本章小结第4章GPU服务器的设计与实现4.1初识NvidiaDGX4.2NvidiaDGXA100的总体设计4.3NvidiaDGXA100CPU与内存子系统的设计4.4NvidiaDGXA100PCI-E子系统的设计4.5NvidiaDGXA100NVLink子系统的设计4.6其他辅助子系统的设计4.7本章小结第5章机器学习所依托的I/O框架体系5.1MagnumIO的需求来源5.2MagnumIO的核心组件5.3服务器内部的GPU互通5.4跨服务器节点的GPU通信5.5RDMA的两种实现5.6GPU对存储的访问5.7MagnumIO所依赖的其他支撑技术5.7.1DPDK（DataPlaneDevelopmentKit，数据平面开发套件）5.7.2DPU（DataProcessingUnit，数据处理器）5.7.3MPITagMatching5.8本章小结第6章GPU集群的网络设计与实现6.1GPU集群中RoCE计算网络的设计与实现6.2GPU集群中存储与业务网络的设计与实现6.3GPU集群中带外管理监控网络的设计与实现6.4GPU集群中网络边界的设计与实现6.5本章小结第7章GPU板卡级算力调度技术7.1基于虚拟化技术的GPU调度7.2基于容器技术的GPU调度7.3本章小结第8章GPU虚拟化调度方案8.1Nvidia的GPU虚拟化调度方案8.1.1APIRemoting与vCUDA8.1.2GRIDvGPU8.1.3NvidiaMIG8.2其他硬件厂商的GPU虚拟化调度方案8.2.1AMD的SRIOV方案8.2.2Intel的GVT-G方案8.3云厂商与开源社区基于容器的GPU虚拟化调度方案8.3.1TKEvCUDA+GPUManager8.3.2阿里云的cGPU8.3.3腾讯云的qGPU8.4本章小结第9章GPU集群的网络虚拟化设计与实现9.1基于SDN的VPC技术：网络虚拟化技术的基石9.2云负载均衡：机器学习网络的中流砥柱9.3专线接入、对等连接与VPC网关9.4SDNNFV网关的实现与部署9.4.1基于virtio-net/vhost的虚拟机部署NFV9.4.2基于SRIOV的虚拟机部署NFV9.4.3使用DPDK技术对NFV加速9.5本章小结第10章GPU集群的存储设计与实现10.1.1块存储的业务需求10.1.2集中式块存储与分布式块存储10.1.3分布式块存储的故障恢复10.1.4分布式块存储的性能优化10.1.5分布式块存储的快照与回滚10.2海量非结构化数据存储——分布式对象存储10.2.1入门级对象存储的首选：Ceph10.2.2开源海量对象存储：Swift10.2.3商业化对象存储：大型公有云对象存储私有化10.2.4未来之星：MinIO10.3AI训练素材存储——分布式并发高性能存储10.3.1开源大数据存储鼻祖：HDFS10.3.2业界对HDFS的改进10.3.3长青松柏：Lustre10.4本章小结第11章机器学习应用开发与运行平台的设计与实现11.1微服务平台11.1.1Kubernetes：微服务基础能力平台11.1.2SpringCloud：Java系专属微服务平台11.1.3Istio：不挑开发语言，只挑部署架构11.1.4商业化微服务平台：兼顾各类需求的选择11.2中间件服务11.2.1消息中间件11.2.2缓存中间件11.2.3数据库（数据中间件）11.3应用日志服务11.4本章小结第12章基于云平台的GPU集群的管理与运营12.1云运维平台12.1.1硬件基础设施管理12.1.2系统监控与告警平台12.1.3CMDB12.2云运营平台12.3云审计平台12.4本章小结第13章服务机器学习的GPU计算平台落地案例13.1需求来源：自动驾驶模型训练13.2总体设计——基于云原生的高性能计算13.3计算需求分析与设计实现13.4存储需求分析与设计实现13.5网络需求分析与设计实现13.6本章小结
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