| 書名: | 系統工程概論 (2版) | |||
| 作者: | 傅鶴齡 | |||
| 版次: | 2 | |||
| ISBN: | 9789865937119 | |||
| 出版社: | 滄海 | |||
| 出版日期: | 2012/01 | |||
| 重量: | 0.78 Kg | |||
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#工程
#工業工程與運輸管理 |
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| 售價: | 484元 | |||
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系統工程概論 (2版)
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【中文書】 書名：系統工程概論 第二版 作者：傅鶴齡 出版社：滄海 出版日期：2012/09/01 ISBN：9789865937119 目錄 第1章 概述系統工程 第2章 系統工程程序 第3章 系統工程之輸出文件與型態管理 第4章 從專業工程、品保、可靠度到全系統效益評估 第5章 系統工程應用面之一：企業策畫之良器── 品質屋 第6章 系統工程應用面之二：迴路分析 第7章 系統測試、查證及認證 第8章 個案研討 ── 太空系統工程 第9章 從系統工程管理談專案管理 第10章 從整體後勤、電子商務後勤到供應鏈的創新 第11章 系統工程透過ISO達成品質化之生活時代
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【簡介】 ＊分散式機器學習機礎，包括資料、模型、管線的並行 ＊集合通訊的重要性、參數伺服器PS-Lite ＊PyTorch DataParalle、PyTorch DDP的基礎及動態邏輯 ＊Uber Horovod的原理及實作 ＊GPipe、PyTorch的管線並行及PipeDream基礎架構及實作 ＊Megatron原理及實作、PyTorch的模型並行原理實作 ＊分散式運算的最佳化器 ＊TensorFlow的分散式環境，靜態架構、動態邏輯 ＊分散式架構的策略基礎、MirroredStrategy、ParameterServerStrategy 本書書以PyTorch為主體講解，從系統和實踐的角度對分散式機器學習進行整理。 包括了第1篇分散式基礎，介紹了分散式機器學習的基本概念、基礎設施，以及機器學習並行化的技術、框架和軟體系統，然後對集合通訊和參數伺服器PS-Lite進行了介紹。 第2篇介紹資料並行，將計算負載切分到多張卡上，實作為PyTorch及Horovod。 第3篇介紹模型並行，主要說明了張量模型並行及管線模弄並行，讓模型可以放入多節點上。 第4篇NVIDIA Megatron進行分析，講解如何進行層內分割模型並行，然後學習PyTorch如何支援模型並行。 第5篇則是將全書的內容用TensorFlow實作，讓已經熟悉TensorFlow的使用者不必重新學習新的框架。 【目錄】 第1篇 分散式基礎 第1章 分散式機器學習 1.1 機器學習概念 1.2 機器學習的特點 1.3 分散式訓練的必要性 1.4 分散式機器學習研究領域 1.5 從模型角度看如何並行 1.6 從訓練併發角度看如何並行 1.7 分散式機器學習程式設計介面 1.8 PyTorch分散式 1.9 總結 第2章 集合通訊 2.1 通訊模式 2.2 點對點通訊 2.3 集合通訊 2.4 MPI_AllReduce 2.5 Ring All-Reduce 第3章 參數伺服器之PS-Lite 3.1 參數伺服器 3.2 基礎模組Postoffice 3.3 通訊模組Van 3.4 代理人Customer 3.5 應用節點實現 第2篇 資料並行 第4章 PyTorch DataParallel 4.1 整體說明 4.2 範例 4.3 定義 4.4 前向傳播 4.5 計算損失 4.6 反向傳播 4.7 總結 第5章 PyTorch DDP的基礎架構 5.1 DDP總述 5.2 設計理念 5.3 基礎概念 5.4 架構和初始化 第6章 PyTorch DDP的動態邏輯 6.1 Reducer類別 6.2 前向/反向傳播 第7章 Horovod 7.1 從使用者角度切入 7.2 horovodrun 7.3 網路基礎和Driver 7.4 DistributedOptimizer 7.5 融合框架 7.6 背景執行緒架構 第3篇 管線並行 第8章 GPipe 8.1 管線基本實現 8.2 梯度累積 8.3 Checkpointing 第9章 PyTorch管線並行 9.1 如何劃分模型 9.2 切分資料和Runtime系統 9.3 前向計算 9.4 計算依賴 9.5 平行計算 第10章 PipeDream之基礎架構 10.1 整體想法 10.2 profile階段 10.3 計算分區階段 10.4 轉換模型階段 第11章 PipeDream之動態邏輯 11.1 Runtime引擎 11.2 通訊模組 11.3 1F1B策略 第4篇 模型並行 第12章 Megatron 12.1 設計想法 12.2 模型並行實現 12.3 如何設置各種並行 12.4 Pipedream的管線刷新 第13章 PyTorch如何實現模型並行 13.1 PyTorch模型並行 13.2 分散式自動求導之設計 13.3 RPC基礎 13.4 上下文相關 13.5 如何切入引擎 13.6 自動求導引擎 第14章 分散式最佳化器 14.1 原生最佳化器 14.2 DP的最佳化器 14.3 DDP的最佳化器 14.4 Horovod的最佳化器 14.5 模型並行的分散式問題 14.6 PyTorch分散式最佳化器 14.7 PipeDream分散式最佳化器 第5篇 TensorFlow分散式 第15章 分散式運行環境之靜態架構 15.1 整體架構 15.2 Server 15.3 Master的靜態邏輯 15.4 Worker的靜態邏輯 第16章 分散式運行環境之動態邏輯 16.1 Session機制 16.2 Master動態邏輯 16.3 Worker動態邏輯 16.4 通訊機制 第17章 分散式策略基礎 17.1 使用TensorFlow進行分散式訓練 17.2 DistributedStrategy基礎 17.3 分散式變數 第18章 MirroredStrategy 18.1 MirroredStrategy集合通訊 18.2 MirroredStrategy分發計算 第19章 ParameterServerStrategy 19.1 ParameterServerStrategyV1 19.2 ParameterServerStrategyV2 19.3 ClusterCoordinator
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