اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش پیشرفته بهینه‌سازی تخصیص منابع GPU برای پردازش‌های هم‌زمان و موازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش پیشرفته بهینه‌سازی تخصیص منابع GPU برای پردازش‌های هم‌زمان و موازی

موضوع کلی: محاسبات با عملکرد بالا (HPC) و مدیریت منابع سخت‌افزاری

موضوع میانی: مدیریت و بهینه‌سازی تخصیص منابع پردازنده‌های گرافیکی (GPU) در محیط‌های همکار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری سخت‌افزاری پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و چالش‌های پردازش موازی
• 2. مفاهیم پایه تخصیص منابع، زمان‌بندی (Scheduling) و اجرای هم‌زمان وظایف (Concurrent Jobs)
• 3. مدیریت حافظه ویدئویی (VRAM) و جلوگیری از تنازع بر سر حافظه در اجرای هم‌زمان
• 4. بررسی مکانیسم‌های اشتراک‌گذاری زمان (Time-Slicing) و اشتراک‌گذاری فضا (Space-Slicing) در GPU
• 5. آشنایی با فناوری‌های مجازی‌سازی GPU و پارتیشن‌بندی سخت‌افزاری (NVIDIA MIG)
• 6. زمان‌بندی هوشمند کارها در خوشه‌های پردازش گرافیکی برای حداکثر بهره‌وری
• 7. مدیریت صف‌های انتظار، اولویت‌بندی وظایف و الگوریتم‌های تخصیص پویا
• 8. تحلیل و کاهش سربار تعویض زمینه (Context Switching) در کارت‌های گرافیک
• 9. نظارت بر عملکرد (Profiling) و پایش زنده مصرف منابع GPU در کارهای هم‌زمان
• 10. مدیریت هم‌روندی در کارهای یادگیری عمیق و آموزش هم‌زمان مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. بهینه‌سازی پهنای باند حافظه و کاهش تاخیر در دسترسی به منابع مشترک GPU
• 12. مدیریت توان مصرفی و کنترل حرارتی در سناریوهای بار کاری سنگین و هم‌زمان
• 13. ایزوله‌سازی کانتینرها و مدیریت دسترسی به GPU در محیط‌های ابری (Docker & Kubernetes)
• 14. بررسی نقش ارکستراتورهای ابری در تخصیص بهینه منابع گرافیکی به پادها
• 15. مدیریت حافظه پنهان (Cache) و بهینه‌سازی دسترسی به داده‌ها در پردازش‌های هم‌زمان
• 16. شناخت و رفع گلوگاه‌های سخت‌افزاری در ارتباط میان CPU و GPU (PCIe Bottlenecks)
• 17. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ و پروفایلینگ تخصصی مانند NVIDIA Nsight Systems
• 18. پیاده‌سازی استراتژی‌های تعادل بار (Load Balancing) در خوشه‌های چند GPU
• 19. تحلیل اثرگذاری تداخل وظایف (Job Interference) بر کارایی کلی سیستم
• 20. مدیریت خطا، بازیابی خودکار و پایداری سیستم در مواجهه با خطاهای حافظه GPU
• 21. بررسی سناریوهای مقیاس‌پذیری و ارتقای زیرساخت پردازش گرافیکی در دیتاسنترها
• 22. پروژه عملی اول: پیکربندی و پارتیشن‌بندی سخت‌افزاری یک GPU برای اجرای هم‌زمان چندین کار
• 23. پروژه عملی دوم: پیاده‌سازی سیستم زمان‌بندی هوشمند و مانیتورینگ منابع در یک خوشه محاسباتی