- عنوان کتاب: GPU-Accelerated Deep Learning -Essential GPU Ideas, Deep Learning Frameworks, and Optimization Approaches
- نویسنده: Ramchandra S Mangrulkar, Pallavi Vijay Chavan
- حوزه: یادگیری عمبق
- سال انتشار: 2025
- تعداد صفحه: 200
- زبان اصلی: انگلیسی
- نوع فایل: pdf
- حجم فایل: 5.51 مگابایت
در چشمانداز به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، یادگیری عمیق به عنوان یک فناوری سنگ بنایی ظهور کرده است که نوآوریها را در صنایع مختلف، از مراقبتهای بهداشتی و مالی گرفته تا سیستمهای خودران و شهرهای هوشمند، تقویت میکند. این کتاب، یادگیری عمیق شتابیافته با GPU، راهنمای جامعی برای درک اصول اساسی، معماریها و پیادهسازیهای عملی شبکههای عصبی عمیق ارائه میدهد. این کتاب با پیوند دادن تئوری با تکنیکهای عملی، خوانندگان را به دانش لازم برای طراحی، آموزش و بهینهسازی مؤثر مدلها مجهز میکند و بر نقش متحولکننده شتاب GPU در مقیاسبندی حجم کار یادگیری عمیق تأکید دارد. این متن که برای دانشجویان، محققان و متخصصان صنعت طراحی شده است، به مفاهیم بنیادی – مانند شبکههای عصبی کانولوشنی و بازگشتی، یادگیری انتقالی و بهینهسازی مدل – و مباحث پیشرفته، از جمله آموزش چند GPU، استراتژیهای یادگیری توزیعشده و روشهای جستجوی برداری شتابیافته با GPU میپردازد. این کتاب گردشهای کاری عملی، مطالعات موردی دنیای واقعی و استراتژیهای استقرار را برجسته میکند که نشان میدهد چگونه GPUها میتوانند زمان آموزش را به طور قابل توجهی کاهش دهند، کارایی مدل را بهبود بخشند و آزمایش در مقیاس بزرگ را امکانپذیر کنند. با ترکیب توضیحات دقیق با آموزشهای گام به گام، خوانندگان بینشهای عملی در مورد تسریع توسعه مدل هوش مصنوعی با استفاده از چارچوبهای سختافزاری و نرمافزاری مدرن به دست میآورند. علاوه بر این، این کتاب به روندهای نوظهور و جهتگیریهای آینده در یادگیری عمیق، از جمله آموزش با بهرهوری انرژی، یادگیری فدرال و استقرار هوش مصنوعی در سیستمهای مقیاس بزرگ میپردازد. خوانندگان از بحث در مورد قابلیت تفسیر، ملاحظات اخلاقی و بهترین شیوهها برای معیارسنجی و پروفایلبندی حجم کار GPU بهرهمند خواهند شد. با پرداختن به این مطالب، محققان نه تنها میتوانند درک خود را از روشهای پیشرفته یادگیری عمیق عمیقتر کنند، بلکه مهارتهای عملی برای نوآوری و مشارکت در نسل بعدی برنامههای مبتنی بر هوش مصنوعی را نیز کسب میکنند و این کتاب را به منبعی ضروری برای پیشبرد تحقیقات دانشگاهی و راهحلهای صنعتی تبدیل میکنند.
In the rapidly evolving landscape of artificial intelligence, deep learning has emerged as a cornerstone technology powering innovations across industries, from healthcare and _finance to autonomous systems and smart cities. This book, GPU-Accelerated Deep Learning, provides a comprehensive guide to understanding the fundamental principles, architectures, and practical implementations of deep neural networks. By bridging theory with hands-on techniques, it equips readers with the knowledge to design, train, and optimize models effectively, emphasizing the transformative role of GPU acceleration in scaling deep learning workloads. Designed for students, researchers, and industry practitioners, this text delves into both foundational concepts-such as convolutional and recurrent neural networks, transfer learning, and model optimization and advanced topics, including multi-GPU training, distributed learning strategies, and GPU-accelerated vector search methods. The book highlights practical workflows, real-world case studies, and deployment strategies that demonstrate how GPUs can significantly reduce training times, improve model efficiency, and enable large-scale experimentation. By combining rigorous explanations with step-by-step tutorials, readers gain actionable insights into accelerating AI model development using modern hardware and software frameworks. Moreover, this book addresses emerging trends and future directions in deep learning, including energy-efficient training, federated learning, and AI deployment on exascale systems. Readers will bene_it from discussions on interpretability, ethical considerations, and best practices for benchmarking and profiling GPU workloads. By engaging with this material, researchers can not only deepen their understanding of state-of-the-art deep learning methods but also acquire practical skills to innovate and contribute to the next generation of AI-driven applications, making this an essential resource for advancing both academic research and industry solutions.
این کتاب را میتوانید از لینک زیر بصورت رایگان دانلود کنید:
Download: GPU-Accelerated Deep Learning

نظرات کاربران