دوره تحلیل عملکرد و بهینه‌سازی سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده (TPU و GPU) برای استنتاج هوش مصنوعی در مراکز داده داخلی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل عملکرد و بهینه‌سازی سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده (TPU و GPU) برای استنتاج هوش مصنوعی در مراکز داده داخلی

موضوع کلی: علوم و مهندسی رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: زیرساخت‌های سخت‌افزاری پردازش هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری پردازشگرهای گرافیکی در مراکز داده
• 2. آشنایی با ساختار و معماری واحدهای پردازش تانسور گوگل
• 3. نقش شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در افزایش بهره‌وری هوش مصنوعی
• 4. مقایسه فنی واحدهای پردازش گرافیکی و تانسور در اجرای مدل‌های یادگیری عمیق
• 5. مفاهیم پایه استنتاج هوش مصنوعی و اهمیت تأخیر در پردازش
• 6. بررسی سلسله‌مراتب حافظه و پهنای باند در شتاب‌دهنده‌های مدرن
• 7. مدیریت حافظه کش و بهینه‌سازی دسترسی به داده‌ها در GPU
• 8. مکانیزم‌های محاسبات موازی و مدیریت رشته‌ها در معماری‌های پردازشی
• 9. تحلیل توان مصرفی و بهره‌وری انرژی در مراکز داده هوش مصنوعی
• 10. روش‌های استاندارد بنچ‌مارک‌گیری و ارزیابی عملکرد استنتاج
• 11. آماده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای استقرار در سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده
• 12. بررسی تأثیرات کوانتایزاسیون بر دقت و سرعت استنتاج
• 13. بهینه‌سازی گراف‌های محاسباتی برای اجرای بهینه روی TPU
• 14. تکنیک‌های موازی‌سازی داده و مدل در مقیاس مراکز داده
• 15. مدیریت صف‌های درخواست و زمان‌بندی استنتاج در محیط‌های ابری
• 16. بررسی ابزارهای تحلیل عملکرد در محیط‌های برنامه‌نویسی CUDA
• 17. بهینه‌سازی کتابخانه‌های محاسباتی برای شتاب‌دهنده‌های بومی
• 18. تحلیل گلوگاه‌های سخت‌افزاری در عملیات ضرب ماتریسی
• 19. مدیریت بارهای کاری پویا در مراکز داده جهت افزایش نرخ تراکنش
• 20. پیاده‌سازی استراتژی‌های ذخیره‌سازی محلی برای کاهش تأخیر استنتاج
• 21. بررسی پایداری سیستم‌های پردازشی تحت بارهای کاری سنگین هوش مصنوعی
• 22. روش‌های مانیتورینگ و پایش سلامت سخت‌افزار در حین استنتاج
• 23. بهینه‌سازی فرآیند کامپایل مدل برای معماری‌های اختصاصی
• 24. ارزیابی قابلیت اطمینان و افزونگی در مراکز داده داخلی
• 25. تکنیک‌های کاهش هزینه‌های عملیاتی با بهینه‌سازی سخت‌افزاری
• 26. بررسی محدودیت‌های گرمایشی و مدیریت دما در شتاب‌دهنده‌ها
• 27. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی برای پردازش داده‌های حجیم
• 28. استانداردهای ملی و پروتکل‌های امنیتی در مراکز داده هوش مصنوعی
• 29. راهکارهای بومی‌سازی و ارتقای توانمندی‌های پردازشی در کشور
• 30. چشم‌انداز توسعه شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در صنعت رایانش ابری ملی