Kurt Guntheroth 软件开发工作近40年，C++代码实用年龄20余年。具有在Windows、Linux和嵌入式设备上的开发经验。 Kurt不是一个工作狂，他喜欢陪伴他的妻子和那四个活泼的儿子。Kurt居住在华盛顿州的西雅图。

本书是一本C++代码优化指南。作者精选了他在近30年编程生涯中最频繁使用的技术和能够带来最大性能提升效果的技术，旨在让读者在提升C++程序的同时，思考软件优化之美。书中主要内容有：代码优化的意义和总原则，与优化有关的计算机硬件背景知识，能行分析方法及工具，优化字符串的使用，算法、查找和排序等等。

本书是一本C++代码优化指南。作者精选了他在近30年编程生涯中最频繁使用的技术和能够带来最大性能提升效果的技术，旨在让读者在提升C++程序的同时，思考软件优化之美。书中主要内容有：代码优化的意义和总原则，与优化有关的计算机硬件背景知识，能行分析方法及工具，优化字符串的使用，算法、查找和排序等等。

《C++应用程序性能优化(第2版)》主要针对的是C++程序的性能优化，深入介绍C++程序性能优化的方法和实例。全书由5篇组成，第1，2篇介绍C++语言的对象模型，该篇是优化C++程序的基础；第3篇主要针对如何优化C++程序的内存使用；第4篇介绍如何优化程序的启动性能；第5篇介绍了三类性能优化工具，即内存分析工具、性能分析工具和I/O检测工具，它们是测量程序性能的利器。 《C++应用程序性能优化(第2版)》适用于有一定C++程序开发经验的开发人员，也可以作为高校相关专业师生的参考书。

《C++高性能编程》详细阐述了与C++高性能编程相关的基本解决方案，主要包括性能和并发性简介，性能测量， CPU架构、资源和性能，内存架构和性能，线程、内存和并发，并发和性能，并发数据结构，C++中的并发，高性能C++，C++中的编译器优化，未定义行为和性能，性能设计等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

《C++高性能编程》详细阐述了与C++高性能编程相关的基本解决方案，主要包括性能和并发性简介，性能测量， CPU架构、资源和性能，内存架构和性能，线程、内存和并发，并发和性能，并发数据结构，C++中的并发，高性能C++，C++中的编译器优化，未定义行为和性能，性能设计等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

本书致力于探索如何在大规模深度学习模型训练中，**限度地提高性能和优化显存使 用。本书面向深度学习从业者，尤其是希望深入了解并提升模型训练效率的工程师与研究 人员。随着深度学习模型和数据规模的迅速增长，如何高效利用硬件资源，减少训练时间， 成为当前AI系统工程的关键挑战。本书从硬件和软件的基础知识入手，逐步引导读者理解 和掌握PyTorch的优化技巧。内容涵盖从单机到分布式训练，从显存管理到性能分析的多种 优化策略，力求通过丰富的代码实例和深入的原理讲解，使读者能够在实践中灵活应用这些 方法。

本书致力于探索如何在大规模深度学习模型训练中，最大限度地提高性能和优化显存使 用。本书面向深度学习从业者，尤其是希望深入了解并提升模型训练效率的工程师与研究 人员。随着深度学习模型和数据规模的迅速增长，如何高效利用硬件资源，减少训练时间， 成为当前AI系统工程的关键挑战。本书从硬件和软件的基础知识入手，逐步引导读者理解 和掌握PyTorch的优化技巧。内容涵盖从单机到分布式训练，从显存管理到性能分析的多种 优化策略，力求通过丰富的代码实例和深入的原理讲解，使读者能够在实践中灵活应用这些 方法。

本书致力于探索如何在大规模深度学习模型训练中，**限度地提高性能和优化显存使 用。本书面向深度学习从业者，尤其是希望深入了解并提升模型训练效率的工程师与研究 人员。随着深度学习模型和数据规模的迅速增长，如何高效利用硬件资源，减少训练时间， 成为当前AI系统工程的关键挑战。本书从硬件和软件的基础知识入手，逐步引导读者理解 和掌握PyTorch的优化技巧。内容涵盖从单机到分布式训练，从显存管理到性能分析的多种 优化策略，力求通过丰富的代码实例和深入的原理讲解，使读者能够在实践中灵活应用这些 方法。