性能工程
性能是机器学习系统成功的关键。本章深入探讨 ML 系统的性能优化策略，包括硬件加速技术、模型量化与压缩、并行计算以及在不同部署环境下的性能调优。我们将学习如何识别性能瓶颈、实施有效的优化措施，并平衡性能与资源消耗。通过理论分析和实际案例，您将掌握构建高性能 ML 系统的核心技能，适用于需要在资源受限环境下部署 AI 应用的工程师和开发者。
章节目录
探索实现机器学习系统高效性的关键权衡，平衡算法复杂度、计算资源与数据利用，在多样化部署场景下实现最佳性能。
系统性优化机器学习模型的技术，旨在平衡精度、效率与部署约束，使其能在多样化硬件平台上高效运行。
探索 AI 硬件加速的基本原理，梳理其发展历程、架构原则与实践策略，助力高效机器学习系统的落地部署。
通过系统化测量、标准化评测框架和严谨的统计方法，对 AI 系统进行基准测试，推动机器学习性能工程的进步。