دوره راهنمای جامع استفاده از پردازنده‌های اختصاصی AWS Inferentia برای افزایش بهره‌وری مدل‌های هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع استفاده از پردازنده‌های اختصاصی AWS Inferentia برای افزایش بهره‌وری مدل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: رایانش ابری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی زیرساخت‌های پردازشی برای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش پردازنده‌های تخصصی در هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با معماری خانواده پردازنده‌های AWS Inferentia
• 3. بررسی تفاوت‌های پردازنده‌های عمومی CPU و شتاب‌دهنده‌های اختصاصی
• 4. معرفی زیرساخت‌های محاسباتی Amazon EC2 Inf1
• 5. مفاهیم پایه در استنتاج مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. چالش‌های عملیاتی در مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای AWS Inferentia
• 8. آشنایی با بسته نرم‌افزاری AWS Neuron SDK
• 9. ساختار و کامپوننت‌های اصلی در معماری Neuron
• 10. فرآیند کامپایل مدل‌ها برای اجرا روی شتاب‌دهنده Inferentia
• 11. بررسی نگاشت گراف مدل‌های یادگیری ماشین به سخت‌افزار
• 12. آماده‌سازی مدل‌های TensorFlow برای استنتاج بهینه
• 13. آماده‌سازی مدل‌های PyTorch برای استنتاج بهینه
• 14. مدیریت حافظه در زمان اجرای استنتاج بر روی Inf1
• 15. روش‌های بهینه‌سازی عملیات ریاضی برای سخت‌افزار اختصاصی
• 16. تکنیک‌های کوانتایزیشن برای کاهش حجم مدل بدون افت دقت
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 18. تحلیل گلوگاه‌های محاسباتی در پردازش داده‌ها
• 19. مانیتورینگ منابع سیستم با استفاده از ابزارهای بومی AWS
• 20. بهینه‌سازی توان عملیاتی یا Throughput در مدل‌های بزرگ
• 21. کاهش تأخیر یا Latency در پاسخ‌دهی سرویس‌های هوش مصنوعی
• 22. استفاده از مدل‌های چندپردازشی برای افزایش بهره‌وری
• 23. پیکربندی کانتینرها جهت اجرای بهینه بر روی نمونه‌های Inf1
• 24. مدیریت و استقرار مدل‌ها در سرویس Amazon EKS
• 25. استفاده از Amazon SageMaker برای مدیریت چرخه‌ی حیات مدل
• 26. بررسی هزینه‌کرد و بهره‌وری اقتصادی در استفاده از شتاب‌دهنده‌ها
• 27. مقایسه عملکرد هزینه‌ای Inf1 با نمونه‌های مبتنی بر GPU
• 28. پیاده‌سازی سیستم‌های استنتاج توزیع‌شده
• 29. رعایت اصول حریم خصوصی در پردازش داده‌های حساس
• 30. راهکارهای پشتیبان‌گیری و تداوم سرویس در محیط‌های ابری
• 31. تکنیک‌های عیب‌یابی خطاهای رایج در کامپایل مدل‌ها
• 32. بهینه‌سازی مصرف انرژی در دیتاسنترهای هوشمند
• 33. بررسی موردی کاربردهای بینایی ماشین بر روی Inferentia
• 34. بررسی موردی کاربردهای پردازش زبان طبیعی بر روی Inferentia
• 35. توسعه سرویس‌های مقیاس‌پذیر هوش مصنوعی با معماری میکروسرویس
• 36. آشنایی با نسخه‌های جدیدتر و تکامل سخت‌افزار Inferentia
• 37. استراتژی‌های انتقال مدل‌های موجود به زیرساخت ابری بهینه
• 38. بهترین روش‌های مستندسازی و نگهداری مدل‌های مستقر شده
• 39. آینده پردازش‌های تخصصی در هوش مصنوعی و رایانش ابری