AI Infrastructure Engineering : Building GPU Systems, Optimizing Inference, Designing Distributed Architectures, and Running Production Deployments
Lingua: inglese
Editore: Independently Published Mai 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Neuware - Reactive PublishingMaster the full stack of modern AI infrastructure, from raw hardware to large-scale production systems.This practical guide delivers the essential knowledge and techniques used by today's AI infrastructure engineers and platform teams. You will learn how to design, build, optimize, and operate reliable GPU-powered systems that power real-world AI workloads at scale.Inside the book: - Architect and deploy high-performance GPU clusters- Optimize inference pipelines for speed, cost, and efficiency- Design and manage distributed training and serving architectures- Implement production-grade monitoring, scaling, and reliability practices- Navigate the trade-offs between on-prem, cloud, and hybrid environmentsWritten for engineers, architects, and technical leaders, this book bridges the gap between theoretical machine learning and the complex realities of running AI in production. Whether you are building your first GPU cluster or scaling an existing platform to thousands of accelerators, you will find actionable strategies and battle-tested patterns you can apply immediately.Clear, up-to-date, and focused on real engineering challenges, not hype.…
Codice articolo 9798197947581
- Titolo
- AI Infrastructure Engineering : Building GPU Systems, Optimizing Inference, Designing Distributed Architectures, and Running Production Deployments
- Autore
- Vincent Bisette
- Editore
- Independently Published Mai 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798197947581
- Peso dell'articolo
- 539 grammi
- Dimensioni
- 229x152x28 mm
Master the full stack of modern AI infrastructure, from raw hardware to large-scale production systems.
This practical guide delivers the essential knowledge and techniques used by today’s AI infrastructure engineers and platform teams. You will learn how to design, build, optimize, and operate reliable GPU-powered systems that power real-world AI workloads at scale.
Inside the book:
- Architect and deploy high-performance GPU clusters
- Optimize inference pipelines for speed, cost, and efficiency
- Design and manage distributed training and serving architectures
- Implement production-grade monitoring, scaling, and reliability practices
- Navigate the trade-offs between on-prem, cloud, and hybrid environments
Written for engineers, architects, and technical leaders, this book bridges the gap between theoretical machine learning and the complex realities of running AI in production. Whether you are building your first GPU cluster or scaling an existing platform to thousands of accelerators, you will find actionable strategies and battle-tested patterns you can apply immediately.
Clear, up-to-date, and focused on real engineering challenges, not hype.
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