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実践的パフォーマンスエンジニアリングによるAI高速化 /フィックスターズ 吉藤尚生 浅原明広
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- 商品情報
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≪商品情報≫
著者名:フィックスターズ、吉藤尚生、浅原明広
出版社名:技術評論社
発行年月:2026年01月
判型:A5
ISBN:9784297153496
≪内容情報≫
LLM をはじめとする生成AI の台頭により、パフォーマンスエンジニアリング (Performance Engineering)が再び注目されています。パフォーマンスエンジニアリングとは、コンピューターシステムやソフトウェアのパフォーマンス(処理性能)を改善するために必要な技術を扱う総合分野です。近年のAI は、「モデルの規模を大きくすることで精度が良くなる傾向がある」という考え方が主流になりつつあり、大規模なモデルを扱えなければ最新のAI 分野についていくことが難しくなっています。そこで、本書では、パフォーマンスエンジニアリングを用いてAI の処理性能を改善し、処理時間を削減するための技術を取りまとめました。前半ではパフォーマンスエンジニアリングの理論や技法を網羅的に解説し、後半では大規模AI の代表格であるLLM を中心とした題材を通して、具体的にどのようにパフォーマンスエンジニアリングを実際のAI に適用できるのかを紹介します。本書を読み通すことで、これまで体系的に説明されてこなかったパフォーマンスエンジニアリングを理解し、AI 時代に必要な知識と技法を習得できます。
著者名:フィックスターズ、吉藤尚生、浅原明広
出版社名:技術評論社
発行年月:2026年01月
判型:A5
ISBN:9784297153496
≪内容情報≫
LLM をはじめとする生成AI の台頭により、パフォーマンスエンジニアリング (Performance Engineering)が再び注目されています。パフォーマンスエンジニアリングとは、コンピューターシステムやソフトウェアのパフォーマンス(処理性能)を改善するために必要な技術を扱う総合分野です。近年のAI は、「モデルの規模を大きくすることで精度が良くなる傾向がある」という考え方が主流になりつつあり、大規模なモデルを扱えなければ最新のAI 分野についていくことが難しくなっています。そこで、本書では、パフォーマンスエンジニアリングを用いてAI の処理性能を改善し、処理時間を削減するための技術を取りまとめました。前半ではパフォーマンスエンジニアリングの理論や技法を網羅的に解説し、後半では大規模AI の代表格であるLLM を中心とした題材を通して、具体的にどのようにパフォーマンスエンジニアリングを実際のAI に適用できるのかを紹介します。本書を読み通すことで、これまで体系的に説明されてこなかったパフォーマンスエンジニアリングを理解し、AI 時代に必要な知識と技法を習得できます。

