"《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》围绕大模型轻量化这一主题，系统地阐述大模型轻量化的基本理论与实现方法，旨在提升模型的部署效率和计算性能。全书分为3部分，共10章。第1部分（第1～5章），介绍大模型的背景与面临的问题，以及Transformer和MoE架构的基本原理；重点讲解模型压缩、训练加速和推理优化等核心技术，包括量化、蒸馏和剪枝等，并通过实际案例验证其效果。第2部分（第6、7章），重点介绍端侧学习与计算引擎优化策略，尤其是动态Batch和异构执行的工程实现。第3部分（第8～10章），针对高性能算子库与手工算子开发，分别以cuDNN、NEON、CUDA等为代表，揭示算子优化的细节，最后，以国产开源模型DeepSeek-V3为例，展现从训练到推理的综合优化方案。 《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》提供全面实用的轻量化方法论，结合丰富代码示例与实践案例，适合从事大模型开发与优化的工程师，也为研究人员提供深入探讨的素材与视角，助力解决大模型训练与推理中的实际问题。"

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本书深入探讨深度学习模型训练和推理加速的前沿技术，尤其是在 NVIDIA CUDA（Compute Unified Device Architecture）平台上的应用与优化。本书从大模型训练的挑战和分布式训练，到 CUDA 加速推理技术，再到端侧推理的优化部署，系统地介绍如何利用 CUDA 平台加速大模型的训练与推理过程，并结合具体案例深入讲解数据并行、模型并行、任务调度、负载均衡等技术。本书共 10 章，首先介绍大模型训练面临的计算复杂性、内存带宽和数据传输瓶颈等问题，并讲解基于NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）的优化方法；然后，通过深入浅出的讲解，展示如何使用 TensorRT 进行推理加速，并探讨多模型并行推理架构、混合精度训练与推理等优化策略；最后，详细阐述端侧推理加速，特别是在移动设备和边缘设备中的应用，强调模型量化、裁剪等技术在推理加速中的重要作用。

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本书全面揭示金融领域大模型的应用与发展趋势，也为我国人工智能在金融领域的深层次应用提供创新启示。

本书主要介绍了大模型的发展与演变、相关技术、应用场景、未来发展趋势和前景。本书首先回顾了大模型技术的起源和发展历程，然后介绍了数据预处理、Transformer、预训练与微调、模型推理和PyTorch框架等技术。此外，本书还通过具体的案例和实践展示了如何应用大模型技术来解决实际问题。本书旨在帮助读者全面了解大模型技术的发展与应用，并推动其在各个领域的应用和发展。 本书图文并茂，理论翔实，案例丰富，适合从事大模型开发的科研人员以及广大的开发者作为技术参考和培训资料，亦可作为高校本科生和研究生的教材。

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本书由多位主机厂材料界的专家编写，书中对橡胶在乘用车上的应用做了系统的介绍和分析，将橡胶的性能与汽车零部件的要求有机地结合起来。本书内容涉及较广，包括各种橡胶材料的性能、橡胶在汽车零部件及主要车型上的应用情况，以及橡胶材料相关的试验方法、标准、工艺等，本书重点对橡胶零部件的轻量化技术进行了系统的介绍。本书在介绍橡胶的应用及轻量化技术过程中，引用了大量的行业标准、行业应用案例等，并通过大量的横向、纵向比对，总结出未来的发展趋势，不仅可让读者了解当前橡胶在乘用车上的应用情况，还可指导其未来的研究方向。本书适合材料工程师、质保工程师、产品工程师、销售工程师以及对乘用车用橡胶零部件感兴趣的爱好者等人士阅读，包括来自主机厂、零部件供应商、原材料供应商以及研究院所、高校等的相关人员。

《大模型与超级平台》一书是对当下科技领域中最具影响力和前景的大模型技术与超级平台现象的全面解读。本书集结了众多科技前沿的思考者和实践者，他们的独到见解和深入研究共同构成了这本极具前瞻性和深度的著作。书中不仅深入剖析了大模型技术的内在逻辑、发展趋势及其在各行业的应用场景，还详细探讨了超级平台如何重塑商业模式、引领产业变革以及在全球范围内的竞争态势。 通过本书，读者将能够深入了解大模型与超级平台的最新动态、掌握其核心技术和发展趋势，从而在未来的科技浪潮中占据有利位置。它打破了传统科技书籍的局限，将科技与人文、经济、社会等多个领域相融合，涉及了生成式AI、数字科学家与平行科学、平台升级与大模型开发等前沿话题，为读者提供了更加宽广的视野和更加深刻的洞见。同时，本书还关注到实际应用和现实问题，提供了具体的案例分析和解决方案，使得读者能够将理论知识与实践相结合，更好地应对未来的挑战。

结合 24 个经典数学模型（如线性回归、决策树），解析大模型训练数据的逻辑漏洞。通过可视化模型决策路径，帮助读者理解 GPT-4 等模型的预测机制，识别数据偏差与过拟合问题。本书提供的结构化分析框架，可指导用户设计直指模型本质的追问，提升人机协作效率。