NVIDIA GPU Infrastructure Fundamentals: A structured guide to NVIDIA GPU infrastructure, from CUDA to production operations
Langue : anglais
Edité par Packt Publishing, 2026
- Livre broché
- Neuf

Vendeur : California Books, Miami, FL, Etats-UnisCalifornia Books
Vendeur AbeBooks depuis 27 octobre 2023
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- Titre
- NVIDIA GPU Infrastructure Fundamentals: A structured guide to NVIDIA GPU infrastructure, from CUDA to production operations
- Auteur
- Vivian Aranha
- Éditeur
- Packt Publishing
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1808087496
- ISBN à 13 chiffres
- 9781808087493
Decode the NVIDIA GPU ecosystem in one structured guide. Compare technologies, understand how platform layers interact, and build the judgment to evaluate infrastructure choices and trade-offs.
Key Features
- Understand how GPUs, CUDA, networking, storage, and DPUs support AI workloads
- Learn the roles of MIG, vGPU, DCGM, Kubernetes, Slurm, NGC, and Triton
- Connect infrastructure components across the AI development and deployment lifecycle
Book Description
NVIDIA GPU infrastructure spans hardware, system software, networking, storage, orchestration, MLOps, and inference. Understanding how these components fit together, where their responsibilities overlap, and which distinctions matter requires a clear, structured path.
This book provides that path through one coherent narrative of the NVIDIA GPU infrastructure stack. It covers accelerated computing, CUDA, and the NVIDIA software ecosystem before comparing data center GPUs against workload characteristics. You will examine MIG, vGPU, and DCGM for resource sharing and monitoring; Kubernetes and Slurm for GPU scheduling; and the networking and storage layer, including Ethernet, InfiniBand, RDMA, GPUDirect Storage, BlueField DPUs, and DOCA.
Later chapters connect infrastructure to the AI lifecycle through Airflow, MLflow, and Kubeflow for MLOps, NGC for software delivery, and ONNX, TensorRT, and Triton for inference. You will also explore the Kubernetes components, monitoring technologies, scaling considerations, and diagnostic concepts that support production GPU clusters.
By connecting these technologies instead of presenting them as isolated products, the book helps you compare platform choices, understand component boundaries, discuss trade-offs, and develop a durable mental model of NVIDIA GPU infrastructure.
What you will learn
- Distinguish AI, machine learning, and deep learning
- Explain why GPUs accelerate modern AI workloads
- Match NVIDIA GPUs to training and inference requirements
- Select MIG or vGPU for common resource-sharing scenarios
- Compare Ethernet and InfiniBand for distributed AI workloads
- Map MLOps tools to the right stage of the AI lifecycle
- Differentiate ONNX, TensorRT, and Triton in inference workflows
- Trace GPU cluster issues across platform layers
Who this book is for
This book is for system administrators, cloud and DevOps professionals, data center and networking teams, solution architects, technical managers, presales professionals, and beginners who need a clear understanding of NVIDIA GPU infrastructure. It is especially relevant to professionals moving into AI infrastructure roles, evaluating GPU platform technologies, or collaborating across compute, networking, MLOps, and operations teams. Basic familiarity with IT, cloud, or data center concepts is helpful; programming, data science, and previous GPU experience are not required.
Table of Contents
- Understanding AI Workloads and Accelerated Computing
- CUDA and the NVIDIA AI Software Stack
- NVIDIA GPU Architecture and Platform Selection
- Sharing, Monitoring, and Scheduling GPU Resources
- Building High-Throughput Storage and Network Paths
- Virtualized GPU Infrastructure and DPU Offload
- Operating the AI Lifecycle with MLOps and Inference
- Delivering and Operating NVIDIA AI Platforms
- Preparing for the NCA-AIIO Exam and the Next Step
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
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Informations concernant le droit de rétractation
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Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
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Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
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Exceptions au droit de rétractation
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- Fourniture d'un contenu numérique qui n'est pas fourni sur un support matériel (par exemple, sur un CD ou un DVD) si vous avez accepté, lors de votre commande, que nous puissions commencer à le livrer et que vous ne puissiez pas exercer votre droit de rétractation une fois la livraison commencée.