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指標體系與指標平臺:方法與實踐
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這是一部講解企業如何利用指標推動數字化轉型和實現數字化經營的著作,詳細講解了指標體系的設計方法、指標平臺的產品設計和技術架構、指標在各行業落地應用的方法。本書由行業領先的數據智能產品提供商數勢科技官方出品,融合了其創始人在百度、平安、京東等頭部企業的技術研發經驗和其團隊服務近百家企業的實戰經驗,得到了來自清華大學、信通院、騰訊、京東、百度等10余位專家的鼎力推薦。具體地,本書主要講解了以下五個方面的內容:(1)從指標驅動的數字化經營新模式開始,介紹指標管理對企業經營的重要意義。(2)指標體系的設計方法論,帶著設計思維模擬指標拆解、設計、落地的全過程。(3)指標管理平臺的產品設計與技術架構,介紹了作者團隊在多年實踐中總結出的“一處定義、全局使用”的指標平臺建設方法。(4)深入零售、金融、制造、消費品、連鎖加盟等行業,從不同行業的特點出發,介紹不同行業的指標體系建設、平臺設計和應用的全景圖,結合行業的最佳實踐,為想要進行數據智能決策的企業提供參考。(5)探索兩大趨勢——數據民主化以及大模型在數據智能、指標管理中的應用,探索時下最先進的技術帶給企業經營的無限價值。

數勢科技 大數據技術標準推進委員會 ·數據庫 ·16.2萬字

大模型時代的基礎架構:大模型算力中心建設指南
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大模型是近年來引人注目的熱點之一。大模型蓬勃發展的基礎,是針對其需求設計的算力及基礎架構。本書針對如何為大模型構建基礎架構進行深入講解,并基于TOGAF方法論,剖析業界知名案例的設計方案。全書總計13章。第1章講解AI與大模型時代對基礎架構的需求;第2章講解軟件程序與專用硬件的結合,涉及GPU并行運算庫、機器學習程序的開發框架和分布式AI訓練;第3章剖析GPU的硬件架構,涉及GPU的總體設計、NvidiaGH100芯片架構和擁有其他Hopper架構的GPU;第4章講解GPU服務器的設計與實現;第5章講解機器學習所依托的I/O框架體系;第6章講解GPU集群的網絡設計與實現;第7章講解GPU板卡算力調度技術;第8章講解GPU虛擬化調度方案;第9章講解GPU集群的網絡虛擬化設計與實現;第10章講解GPU集群的存儲設計與實現;第11章講解如何基于云原生技術為機器學習應用設計與實現更好的開發和運行平臺;第12章講解基于云平臺的GPU集群的管理與運營,涉及云運維平臺、云運營平臺和云審計平臺;第13章基于一個服務機器學習的GPU計算平臺落地案例,展示如何針對機器學習應用進行需求分析、設計與實現。無論是高等院校計算機與人工智能等相關專業的本科生或研究生,還是對并行計算技術、云計算技術、高性能存儲及高性能網絡技術感興趣的研究人員或工程技術人員,都可以參考和閱讀本書。

方天戟 ·體系結構 ·10.1萬字

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