The authors discuss both the software and hardware techniques that enable efficient training and deployment of these modelsThe text is written for engineers and researcher who want to use deep learning in their applications but do not have a strong background in computer science or machine learning. The book "Deep Learning Systems, Algorithms, Compilers, and Processors for Large-Scale Production" provides an in-depth look at the development and deployment of deep learning (DL) models for commercial applications. As the field of DL continues to grow, it becomes increasingly important to address the challenges posed by model size, serving latency, and power consumption, which hinder the widespread adoption of DL models in various applications. To overcome these limitations, the book presents a holistic approach to DL systems, covering both software and hardware techniques that enhance performance, power efficiency, and overall efficiency. The book begins by exploring the need to study and understand the technological process of developing modern knowledge as the basis for humanity's survival and the unification of warring states. This is because technology has become an integral part of our lives, and its evolution will continue to shape our future. Therefore, it is crucial to comprehend the driving forces behind technological advancements and how they impact society. The authors argue that developing a personal paradigm for perceiving the technological process can help us better adapt to the rapidly changing world and make more informed decisions about the role of technology in our lives. The book then delves into the intricacies of DL systems, algorithms, compilers, and processors, providing a detailed explanation of each component and their interplay. It emphasizes the importance of codesigning these components to achieve optimal performance, power efficiency, and cost-effectiveness.

Авторы обсуждают как программные, так и аппаратные методы, которые обеспечивают эффективное обучение и развертывание этих моделей. Текст написан для инженеров и исследователей, которые хотят использовать глубокое обучение в своих приложениях, но не имеют серьезных знаний в области компьютерных наук или машинного обучения. В книге «Deep arning Systems, Algorithms, Compilers, and Processors for Large-Scale Production» (Системы глубокого обучения, алгоритмы, компиляторы и процессоры для крупномасштабного производства) подробно рассматривается разработка и развертывание моделей глубокого обучения (DL) для коммерческих приложений. Поскольку область DL продолжает расти, становится все более важным решать проблемы, связанные с размером модели, задержкой обслуживания и энергопотреблением, которые препятствуют широкому распространению моделей DL в различных приложениях. Чтобы преодолеть эти ограничения, в книге представлен целостный подход к системам DL, охватывающий как программные, так и аппаратные методы, которые повышают производительность, энергоэффективность и общую эффективность. Книга начинается с исследования необходимости изучения и понимания технологического процесса развития современных знаний как основы выживания человечества и объединения враждующих государств. Все потому, что технологии стали неотъемлемой частью нашей жизни, и их эволюция продолжит формировать наше будущее. Поэтому крайне важно понять движущие силы технологических достижений и то, как они влияют на общество. Авторы утверждают, что разработка личной парадигмы восприятия технологического процесса может помочь нам лучше адаптироваться к быстро меняющемуся миру и принимать более обоснованные решения о роли технологий в нашей жизни. Затем книга углубляется в тонкости систем DL, алгоритмов, компиляторов и процессоров, предоставляя подробное объяснение каждого компонента и их взаимодействия. В нем подчеркивается важность кодирования этих компонентов для достижения оптимальной производительности, энергоэффективности и экономической эффективности.

s auteurs discutent à la fois des techniques logicielles et matérielles qui assurent une formation et un déploiement efficaces de ces modèles. texte est écrit pour les ingénieurs et les chercheurs qui veulent utiliser l'apprentissage profond dans leurs applications, mais n'ont pas de connaissances sérieuses dans le domaine de l'informatique ou de l'apprentissage automatique. livre Deep arning Systems, Algorithms, Compilers, and Processors for Large Scale Production (Systèmes d'apprentissage en profondeur, algorithmes, compilateurs et processeurs pour la production à grande échelle) traite en détail du développement et du déploiement de modèles d'apprentissage en profondeur (DL) pour les applications commerciales. Au fur et à mesure que la zone DL continue de croître, il devient de plus en plus important de s'attaquer aux problèmes liés à la taille du modèle, au retard de maintenance et à la consommation d'énergie qui entravent la large diffusion des modèles DL dans différentes applications. Pour surmonter ces limites, le livre présente une approche holistique des systèmes DL, couvrant à la fois les techniques logicielles et matérielles qui améliorent la productivité, l'efficacité énergétique et l'efficacité globale. livre commence par une étude de la nécessité d'étudier et de comprendre le processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie de l'humanité et de l'unification des États belligérants. C'est parce que la technologie est devenue une partie intégrante de notre vie et que son évolution continuera à façonner notre avenir. Il est donc essentiel de comprendre les moteurs des progrès technologiques et leur impact sur la société. s auteurs affirment que le développement d'un paradigme personnel de perception du processus technologique peut nous aider à mieux nous adapter à un monde en mutation rapide et à prendre des décisions plus éclairées sur le rôle de la technologie dans nos vies. livre explore ensuite les subtilités des systèmes DL, des algorithmes, des compilateurs et des processeurs, fournissant une explication détaillée de chaque composant et de leur interaction. Il souligne l'importance du codage de ces composants pour atteindre des performances optimales, l'efficacité énergétique et le rapport coût-efficacité.

autores discuten tanto las técnicas de software como las de hardware que permiten un entrenamiento e implementación eficaces de estos modelos. texto está escrito para ingenieros e investigadores que desean utilizar el aprendizaje profundo en sus aplicaciones, pero no tienen conocimientos serios en ciencias de la computación o aprendizaje automático. libro «Deep arning Systems, Algorithms, Compilers, and Processors for Large-Scale Production» (stemas de aprendizaje profundo, algoritmos, compiladores y procesadores para producción a gran escala) examina en detalle el desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje profundo (DL) para aplicaciones comerciales. A medida que el área de DL continúa creciendo, es cada vez más importante abordar los problemas relacionados con el tamaño del modelo, la latencia del servicio y el consumo de energía que impiden la amplia distribución de los modelos de DL en diferentes aplicaciones. Para superar estas limitaciones, el libro presenta un enfoque holístico de los sistemas DL, que abarca métodos de software y hardware que mejoran el rendimiento, la eficiencia energética y la eficiencia general. libro comienza investigando la necesidad de estudiar y comprender el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia de la humanidad y la unificación de los Estados en guerra. Todo porque la tecnología se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas y su evolución seguirá moldeando nuestro futuro. Por lo tanto, es fundamental comprender las fuerzas impulsoras de los avances tecnológicos y cómo afectan a la sociedad. autores sostienen que el desarrollo de un paradigma personal de percepción del proceso tecnológico puede ayudarnos a adaptarnos mejor a un mundo que cambia rápidamente y a tomar decisiones más informadas sobre el papel de la tecnología en nuestras vidas. A continuación, el libro profundiza en las sutilezas de los sistemas DL, algoritmos, compiladores y procesadores, proporcionando una explicación detallada de cada componente y sus interacciones. Destaca la importancia de codificar estos componentes para lograr una productividad óptima, eficiencia energética y rentabilidad.

Os autores discutem tanto técnicas de software quanto de hardware que permitem um treinamento eficiente e a implantação destes modelos. O texto é escrito para engenheiros e pesquisadores que desejam usar o aprendizado profundo em suas aplicações, mas não têm conhecimento sério em ciências da computação ou aprendizado de máquina. O livro Deep arning Systems, Algorithms, Compilers, e Processadores para a Produção Larga-Scale (stemas de Aprendizagem Profunda, algoritmos, Compiladores e Processadores para Produção em Larga Escala) aborda detalhadamente o desenvolvimento e a implantação de modelos de aprendizagem profunda (DL) para aplicações comerciais. Como a área de DL continua a crescer, é cada vez mais importante resolver os problemas relacionados com o tamanho do modelo, o atraso na manutenção e o consumo de energia, que impedem a distribuição generalizada de modelos DL em várias aplicações. Para superar essas limitações, o livro apresenta uma abordagem integral dos sistemas DL, que abrange técnicas de software e hardware que melhoram a produtividade, a eficiência energética e a eficiência geral. O livro começa com um estudo sobre a necessidade de explorar e compreender o processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como base para a sobrevivência da humanidade e a união de nações rivais. Tudo porque a tecnologia se tornou parte integrante das nossas vidas, e sua evolução continuará a moldar o nosso futuro. Por isso, é fundamental compreender os motores dos avanços tecnológicos e a forma como eles afetam a sociedade. Os autores afirmam que desenvolver um paradigma pessoal de percepção do processo de tecnologia pode nos ajudar a nos adaptar melhor a um mundo em rápida mudança e tomar decisões mais apropriadas sobre o papel da tecnologia em nossas vidas. Em seguida, o livro é aprofundado na finitude dos sistemas DL, algoritmos, compiladores e processadores, fornecendo uma explicação detalhada de cada componente e suas interações. Ele enfatiza a importância de codificar esses componentes para alcançar a melhor produtividade, eficiência energética e eficiência econômica.

Gli autori discutono sia dei metodi software che hardware che consentono di formare e implementare efficacemente questi modelli. Il testo è scritto per ingegneri e ricercatori che vogliono utilizzare l'apprendimento profondo nelle loro applicazioni, ma non hanno conoscenze serie nel campo delle scienze informatiche o dell'apprendimento automatico. Il libro Deep arning Systems, Algorithms, Competers, and Processors for Grand-Scale Production (stemi di formazione approfondita, algoritmi, compilatori e processori per la produzione su larga scala) descrive in dettaglio lo sviluppo e l'implementazione di modelli di apprendimento approfondito (DL) per applicazioni commerciali. Poiché l'area DL continua a crescere, diventa sempre più importante affrontare i problemi legati alle dimensioni del modello, al ritardo di manutenzione e al consumo energetico che impediscono l'ampia diffusione dei modelli DL in diverse applicazioni. Per superare questi limiti, il libro fornisce un approccio olistico ai sistemi DL, che comprende sia tecniche software che hardware che migliorano le prestazioni, l'efficienza energetica e l'efficienza complessiva. Il libro inizia con la ricerca della necessità di studiare e comprendere il processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna come base per la sopravvivenza dell'umanità e l'unione degli stati in conflitto. Tutto perché la tecnologia è diventata parte integrante della nostra vita e la loro evoluzione continuerà a delineare il nostro futuro. Per questo è fondamentale comprendere i motori dei progressi tecnologici e il loro impatto sulla società. Gli autori sostengono che sviluppare un paradigma personale della percezione del processo tecnologico può aiutarci ad adattarci al mondo in rapida evoluzione e prendere decisioni più fondate sul ruolo della tecnologia nelle nostre vite. Il libro viene quindi approfondito nella sottilità dei sistemi DL, algoritmi, compilatori e processori, fornendo una spiegazione dettagliata di ciascun componente e della loro interazione. Sottolinea l'importanza di codificare questi componenti per ottenere prestazioni ottimali, efficienza energetica ed efficienza economica.

Die Autoren diskutieren sowohl Software- als auch Hardware-Methoden, die ein effektives Training und den Einsatz dieser Modelle ermöglichen. Der Text ist für Ingenieure und Forscher geschrieben, die Deep arning in ihren Anwendungen einsetzen möchten, aber keine ernsthaften Kenntnisse in Informatik oder maschinellem rnen haben. Das Buch „Deep arning Systems, Algorithms, Compilers, and Processors for Large-Scale Production“ befasst sich ausführlich mit der Entwicklung und dem Einsatz von Deep arning (DL) -Modellen für kommerzielle Anwendungen. Da der DL-Bereich weiter wächst, wird es immer wichtiger, Probleme im Zusammenhang mit Modellgröße, Wartungsverzögerung und Energieverbrauch zu lösen, die eine breite Verbreitung von DL-Modellen in verschiedenen Anwendungen verhindern. Um diese Einschränkungen zu überwinden, stellt das Buch einen ganzheitlichen Ansatz für DL-Systeme vor, der sowohl Software- als auch Hardwaretechniken umfasst, die die istung, die Energieeffizienz und die Gesamteffizienz verbessern. Das Buch beginnt mit der Untersuchung der Notwendigkeit, den technologischen Prozess der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben der Menschheit und die Vereinigung der verfeindeten Staaten zu studieren und zu verstehen. Dies liegt daran, dass Technologie zu einem integralen Bestandteil unseres bens geworden ist und ihre Entwicklung unsere Zukunft weiter prägen wird. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die treibenden Kräfte des technologischen Fortschritts und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft zu verstehen. Die Autoren argumentieren, dass die Entwicklung eines persönlichen Paradigmas der Prozesswahrnehmung uns helfen kann, uns besser an die sich schnell verändernde Welt anzupassen und fundiertere Entscheidungen über die Rolle der Technologie in unserem ben zu treffen. Das Buch geht dann auf die Feinheiten von DL-Systemen, Algorithmen, Compilern und Prozessoren ein und bietet eine detaillierte Erklärung jeder Komponente und ihres Zusammenspiels. Er betont die Bedeutung der Kodierung dieser Komponenten, um eine optimale istung, Energieeffizienz und Kosteneffizienz zu erreichen.

Autorzy omawiają zarówno oprogramowanie, jak i metody sprzętowe, które umożliwiają efektywne szkolenie i wdrażanie tych modeli. Tekst jest napisany dla inżynierów i naukowców, którzy chcą wykorzystać głębokie uczenie się w swoich zastosowaniach, ale nie mają poważnej wiedzy na temat informatyki lub uczenia maszynowego. W książce Deep arning Systems, Algorithms, Compilers, and Processors for Large-Scale Production (Systemy głębokiego uczenia się, algorytmy, kompilatory i procesory do produkcji na dużą skalę) przedstawiono opracowanie i wdrożenie modeli głębokiego uczenia się (DL) do zastosowań komercyjnych. W miarę rozwoju pola DL coraz ważniejsze staje się rozwiązywanie problemów dotyczących wielkości modelu, opóźnień w obsłudze oraz zużycia energii, które uniemożliwiają powszechne przyjmowanie modeli DL w różnych zastosowaniach. Aby przezwyciężyć te ograniczenia, książka przedstawia holistyczne podejście do systemów DL, obejmujące zarówno oprogramowanie, jak i metody sprzętowe, które poprawiają wydajność, efektywność energetyczną i ogólną wydajność. Książka rozpoczyna się badaniem potrzeby studiowania i zrozumienia technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy jako podstawy przetrwania ludzkości i zjednoczenia walczących państw. To dlatego, że technologia stała się integralną częścią naszego życia, a jej ewolucja będzie nadal kształtować naszą przyszłość. Dlatego kluczowe znaczenie ma zrozumienie czynników napędzających postęp technologiczny i ich wpływu na społeczeństwo. Autorzy twierdzą, że rozwój osobistego paradygmatu postrzegania procesów może nam pomóc w lepszym przystosowaniu się do szybko zmieniającego się świata i podejmowaniu bardziej świadomych decyzji na temat roli technologii w naszym życiu. Następnie książka zagłębia się w zawiłości systemów DL, algorytmów, kompilatorów i procesorów, dostarczając szczegółowe wyjaśnienie każdego komponentu i jego interakcji. Podkreśla znaczenie kodowania tych komponentów dla osiągnięcia optymalnej wydajności, efektywności energetycznej i efektywności kosztowej.

המחברים דנים הן בשיטות תוכנה והן בשיטות חומרה המאפשרות הכשרה ופריסה יעילה של מודלים אלה. הטקסט נכתב עבור מהנדסים וחוקרים שרוצים להשתמש בלימוד מעמיק ביישומים שלהם אבל אין להם ידע רציני במדעי המחשב או בלימוד מכונה. הספר מערכות למידה עמוקה (Deep arning Systems), אלגוריתמים, קומפילרים ומעבדים לייצור בקנה מידה גדול מפרט את הפיתוח והפריסה של מודלים ללמידה עמוקה (DL) ליישומים מסחריים. ככל שתחום ה-DL ממשיך לגדול, נעשה חשוב יותר ויותר להתייחס לגודל המודל, לאטי השירות ולבעיות צריכת החשמל שמונעות אימוץ נרחב של מודלי DL ביישומים שונים. על מנת להתגבר על מגבלות אלו, הספר מציג גישה הוליסטית למערכות DL, המכסה הן שיטות תוכנה והן שיטות חומרה המשפרות את הביצועים, את יעילות האנרגיה ואת היעילות הכללית. הספר מתחיל בחקר הצורך ללמוד ולהבין את התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני כבסיס להישרדות האנושות ולאיחוד המדינות הלוחמות. זאת משום שהטכנולוגיה הפכה לחלק בלתי נפרד מחיינו, והאבולוציה שלה תמשיך לעצב את עתידנו. לכן, חיוני להבין את הנהגים של התקדמות טכנולוגית וכיצד הם משפיעים על החברה. המחברים טוענים כי פיתוח פרדיגמה אישית לתפישת התהליך יכול לעזור לנו להסתגל טוב יותר לעולם המשתנה במהירות ולקבל החלטות מושכלות יותר לגבי תפקידה של הטכנולוגיה בחיינו. לאחר מכן הספר מתעמק במורכבות של מערכות DL, אלגוריתמים, מהדרים ומעבדים, ומספק הסבר מפורט של כל רכיב ואינטראקציות ביניהם. הוא מדגיש את החשיבות של קידוד רכיבים אלה כדי להשיג ביצועים אופטימליים, יעילות אנרגטית ויעילות עלויות.''

Yazarlar, bu modellerin verimli bir şekilde eğitilmesini ve dağıtılmasını sağlayan yazılım ve donanım yöntemlerini tartışıyorlar. Metin, uygulamalarında derin öğrenmeyi kullanmak isteyen ancak bilgisayar bilimi veya makine öğrenimi hakkında ciddi bir bilgiye sahip olmayan mühendisler ve araştırmacılar için yazılmıştır. Büyük Ölçekli Üretim için Derin Öğrenme stemleri, Algoritmalar, Derleyiciler ve İşlemciler kitabı, ticari uygulamalar için derin öğrenme (DL) modellerinin geliştirilmesini ve dağıtımını detaylandırır. DL alanı büyümeye devam ettikçe, çeşitli uygulamalarda DL modellerinin yaygın olarak benimsenmesini engelleyen model boyutu, servis gecikmesi ve güç tüketimi sorunlarının ele alınması giderek daha önemli hale gelmektedir. Bu sınırlamaların üstesinden gelmek için kitap, performansı, enerji verimliliğini ve genel verimliliği artıran hem yazılım hem de donanım yöntemlerini kapsayan DL sistemlerine bütünsel bir yaklaşım sunmaktadır. Kitap, insanlığın hayatta kalması ve savaşan devletlerin birleşmesi için temel olarak modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecini inceleme ve anlama ihtiyacının incelenmesiyle başlar. Bunun nedeni, teknolojinin hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline gelmesi ve evriminin geleceğimizi şekillendirmeye devam etmesidir. Bu nedenle, teknolojik gelişmelerin itici güçlerini ve toplumu nasıl etkilediğini anlamak çok önemlidir. Yazarlar, süreç algısı için kişisel bir paradigma geliştirmenin, hızla değişen bir dünyaya daha iyi uyum sağlamamıza ve teknolojinin hayatımızdaki rolü hakkında daha bilinçli kararlar almamıza yardımcı olabileceğini savunuyorlar. Kitap daha sonra DL sistemlerinin, algoritmaların, derleyicilerin ve işlemcilerin inceliklerini inceleyerek her bir bileşenin ve etkileşimlerinin ayrıntılı bir açıklamasını sağlar. Optimum performans, enerji verimliliği ve maliyet verimliliği elde etmek için bu bileşenlerin kodlanmasının önemini vurgulamaktadır.

يناقش المؤلفون كلاً من البرمجيات والأجهزة التي تمكن من التدريب الفعال ونشر هذه النماذج. النص مكتوب للمهندسين والباحثين الذين يرغبون في استخدام التعلم العميق في تطبيقاتهم ولكن ليس لديهم معرفة جادة بعلوم الكمبيوتر أو التعلم الآلي. يعرض كتاب أنظمة التعلم العميق والخوارزميات والمجمعات والمعالجات للإنتاج على نطاق واسع تفاصيل تطوير ونشر نماذج التعلم العميق (DL) للتطبيقات التجارية. مع استمرار نمو حقل DL، أصبح من المهم بشكل متزايد معالجة قضايا حجم النموذج ووقت الخدمة واستهلاك الطاقة التي تمنع الاعتماد الواسع النطاق لنماذج DL في مختلف التطبيقات. للتغلب على هذه القيود، يقدم الكتاب نهجًا شاملاً لأنظمة الجراد الصحراوي، يغطي كلاً من البرمجيات وطرق الأجهزة التي تحسن الأداء وكفاءة الطاقة والكفاءة العامة. يبدأ الكتاب بدراسة الحاجة إلى دراسة وفهم العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة كأساس لبقاء البشرية وتوحيد الدول المتحاربة. هذا لأن التكنولوجيا أصبحت جزءًا لا يتجزأ من حياتنا، وسيستمر تطورها في تشكيل مستقبلنا. لذلك، من الضروري فهم دوافع التقدم التكنولوجي وكيف تؤثر على المجتمع. يجادل المؤلفون بأن تطوير نموذج شخصي لإدراك العملية يمكن أن يساعدنا على التكيف بشكل أفضل مع عالم سريع التغير واتخاذ قرارات أكثر استنارة حول دور التكنولوجيا في حياتنا. ثم يتعمق الكتاب في تعقيدات أنظمة DL والخوارزميات والمترجمين والمعالجات، مما يوفر شرحًا مفصلاً لكل مكون وتفاعلاته. ويسلط الضوء على أهمية ترميز هذه المكونات لتحقيق الأداء الأمثل وكفاءة الطاقة وكفاءة التكلفة.

저자는 이러한 모델의 효율적인 교육 및 배포를 가능하게하는 소프트웨어 및 하드웨어 방법에 대해 논의합니다. 이 텍스트는 응용 프로그램에서 딥 러닝을 사용하려고하지만 컴퓨터 과학 또는 머신 러닝에 대한 진지한 지식이없는 엔지니어 및 연구원을 위해 작성되었 대규모 생산을위한 딥 러닝 시스템, 알고리즘, 컴파일러 및 프로세서 책은 상용 응용 프로그램을위한 딥 러닝 (DL) 모델의 개발 및 배포에 대해 자세히 설명합니다. DL 분야가 지속적으로 성장함에 따라 다양한 응용 분야에서 DL 모델의 광범위한 채택을 방지하는 모델 크기, 서비스 대기 시간 및 전력 소비 문제를 해결하는 것이 점점 중요 해지고 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해이 책은 성능, 에너지 효율 및 전반적인 효율성을 향상시키는 소프트웨어 및 하드웨어 방법을 모두 포함하는 DL 시스템에 대한 전체적인 접근 방식을 제 이 책은 인류의 생존과 전쟁 국가의 통일의 기초로서 현대 지식 개발의 기술 과정을 연구하고 이해해야 할 필요성에 대한 연구로 시작됩니다. 이것은 기술이 우리 삶의 불가분의 일부가되었고 그 진화가 우리의 미래를 계속 형성 할 것이기 때문입니다. 따라서 기술 발전의 동인과 그것이 사회에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요합니다. 저자들은 프로세스 인식을위한 개인적인 패러다임을 개발하면 빠르게 변화하는 세상에 더 잘 적응하고 우리 삶에서 기술의 역할에 대한보다 현명한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있다고 주장합 그런 다음이 책은 DL 시스템, 알고리즘, 컴파일러 및 프로세서의 복잡성을 탐구하여 각 구성 요소와 상호 작용에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 최적의 성능, 에너지 효율 및 비용 효율을 달성하기 위해 이러한 구성 요소를 코딩하는 것의 중요성을 강

著者らは、これらのモデルの効率的なトレーニングと展開を可能にするソフトウェアとハードウェアの両方の方法について議論している。このテキストは、ディープラーニングを自分のアプリケーションで使用したいが、コンピュータサイエンスや機械学習の深刻な知識を持っていないエンジニアや研究者のために書かれています。Deep arning Systems、 Algorithms、 Compilers、およびProcessors for Large-Scale Productionの著書では、商用アプリケーション向けのDeep arning （DL）モデルの開発と展開について詳しく説明しています。DL分野の拡大に伴い、さまざまなアプリケーションでのDLモデルの普及を防ぐために、モデルサイズ、サービスレイテンシー、および消費電力の問題に対処することがますます重要になっています。これらの限界を克服するために、本はDLシステムに対する包括的なアプローチを提示し、パフォーマンス、エネルギー効率、および全体的な効率を向上させるソフトウェアとハードウェアの両方の方法を網羅しています。本書は、人類の存続と戦国統一の基礎としての近代的知識の発展の技術的過程を研究し理解する必要性の研究から始まります。これは、テクノロジーが私たちの生活の不可欠な部分となり、その進化が私たちの未来を形作っていくからです。したがって、技術の進歩の原動力や社会への影響を理解することが重要です。著者たちは、プロセス認識のための個人的なパラダイムを開発することは、急速に変化する世界に適応し、私たちの生活における技術の役割についてより情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。この本は、DLシステム、アルゴリズム、コンパイラ、およびプロセッサの複雑さを掘り下げ、各コンポーネントとその相互作用の詳細な説明を提供します。最適な性能、エネルギー効率、コスト効率を達成するために、これらのコンポーネントをコーディングすることの重要性を強調しています。

作者討論了軟件和硬件技術，以確保對這些模型進行有效的培訓和部署。該文本是為希望在其應用程序中使用深度學習但對計算機科學或機器學習沒有認真知識的工程師和研究人員編寫的。《用於大規模生產的深度學習系統，算法，編譯器和處理器》一書詳細介紹了用於商業應用的深度學習（DL）模型的開發和部署。隨著DL領域的不斷發展，解決模型大小，服務延遲和功耗等問題變得越來越重要，這些問題阻礙了DL模型在各種應用中的廣泛應用。為了克服這些限制，該書提出了DL系統的整體方法，涵蓋了提高性能，能源效率和整體效率的軟件和硬件技術。該書首先探討了研究和理解現代知識發展的技術過程的必要性，這是人類生存和交戰國家統一的基礎。所有這些都是因為技術已經成為我們生活中不可或缺的一部分，它們的演變將繼續塑造我們的未來。因此，了解技術進步的驅動力以及它們如何影響社會至關重要。作者認為，發展個人技術感知範式可以幫助我們更好地適應快速變化的世界，並就技術在我們生活中的作用做出更明智的決定。然後，該書深入研究DL系統，算法，編譯器和處理器的復雜性，為每個組件及其交互提供了詳細的解釋。它強調了編碼這些組件以實現最佳性能，能源效率和成本效益的重要性。