AI Workload Optimization with GPUs, CUDA, and PyTorch (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino UnidoCitiRetail
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Paperback. AI Workload Optimization with GPUs, CUDA, and PyTorch: A Practical Guide to Faster Training, Lower Inference Latency, Better Throughput, and Scalable DeploymentYour AI model may work-but is it fast enough, efficient enough, and stable enough to survive real training and production use?Slow training jobs, idle GPUs, memory crashes, weak throughput, high inference latency, and expensive cloud runs can turn a promising AI project into a costly engineering problem. Adding more hardware is not always the answer. If you do not know where the bottleneck is, you may waste time tuning the wrong part of the system.AI Workload Optimization with GPUs, CUDA, and PyTorch gives you a practical, measurement-first workflow for improving AI performance without guesswork. Built around the baseline, profile, optimize, verify method, this book helps you identify what is slowing down your workload, apply the right optimization, and confirm the result with clear metrics.Inside, you will learn how to: Benchmark training and inference correctlyProfile PyTorch workloads before changing codeImprove GPU utilization, memory use, and data loadingApply mixed precision, torch.compile, and CUDA-aware optimization carefullyScale training across multiple GPUsOptimize inference with PyTorch, ONNX Runtime, TensorRT, Triton, and vLLMMeasure latency, throughput, tail latency, tokens per second, and costThis book is written for machine learning engineers, software engineers, data scientists, AI infrastructure builders, and students who want practical GPU performance skills. The examples are self-contained, with code, commands, scripts, and project materials included directly in the book-no external companion repository required. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9798181442702
- Título
- AI Workload Optimization with GPUs, CUDA, and PyTorch (Paperback)
- Autor
- Steven J. Maranto
- Editorial
- Independently Published
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798181442702
Your AI model may work—but is it fast enough, efficient enough, and stable enough to survive real training and production use?
Slow training jobs, idle GPUs, memory crashes, weak throughput, high inference latency, and expensive cloud runs can turn a promising AI project into a costly engineering problem. Adding more hardware is not always the answer. If you do not know where the bottleneck is, you may waste time tuning the wrong part of the system.
AI Workload Optimization with GPUs, CUDA, and PyTorch gives you a practical, measurement-first workflow for improving AI performance without guesswork. Built around the baseline, profile, optimize, verify method, this book helps you identify what is slowing down your workload, apply the right optimization, and confirm the result with clear metrics.
Inside, you will learn how to:
- Benchmark training and inference correctly
- Profile PyTorch workloads before changing code
- Improve GPU utilization, memory use, and data loading
- Apply mixed precision, torch.compile, and CUDA-aware optimization carefully
- Scale training across multiple GPUs
- Optimize inference with PyTorch, ONNX Runtime, TensorRT, Triton, and vLLM
- Measure latency, throughput, tail latency, tokens per second, and cost
This book is written for machine learning engineers, software engineers, data scientists, AI infrastructure builders, and students who want practical GPU performance skills. The examples are self-contained, with code, commands, scripts, and project materials included directly in the book—no external companion repository required.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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