دوره بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری پویا در خوشه‌های پردازش گرافیکی (GPU) برای مدل‌های یادگیری عمیق همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری پویا در خوشه‌های پردازش گرافیکی (GPU) برای مدل‌های یادگیری عمیق

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: زیرساخت‌های محاسباتی و پردازش موازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری پردازنده‌های گرافیکی و واحد‌های محاسباتی
• 2. سلسله‌مراتب حافظه و مدیریت منابع در پردازش موازی
• 3. آشنایی با خوشه‌های پردازشی و معماری سیستم‌های توزیع‌شده
• 4. چالش‌های تخصیص منابع در محیط‌های یادگیری عمیق
• 5. آشنایی با ساختار و اهداف سیستم AntMan
• 6. مدیریت اشتراک منابع در خوشه‌های GPU
• 7. تحلیل گلوگاه‌های کارایی در آموزش مدل‌های کلان
• 8. مکانیزم‌های زمان‌بندی وظایف در پردازش موازی
• 9. تکنیک‌های جداسازی حافظه در محیط‌های چندمستاجری
• 10. روش‌های پیش‌بینی نیاز به منابع محاسباتی
• 11. الگوریتم‌های تخصیص منعطف برای بارهای کاری پویا
• 12. موازنه میان بهره‌وری و تأخیر در اجرای مدل‌ها
• 13. مدیریت حافظه گرافیکی در سناریوهای آموزش موازی
• 14. استراتژی‌های جابجایی وظایف برای بهینه‌سازی توان عملیاتی
• 15. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازگشت منابع در زمان‌های اوج بار
• 16. کاهش نرخ شکست در آموزش مدل‌های توزیع‌شده
• 17. بهینه‌سازی ارتباطات میان‌گره‌ای در خوشه‌های GPU
• 18. تکنیک‌های فشرده‌سازی و انتقال مدل در سیستم‌های توزیع‌شده
• 19. ارزیابی عملکرد سیستم‌های مقیاس‌پذیر در محیط‌های آزمایشگاهی
• 20. مدیریت خطا و بازیابی در خوشه‌های پردازش موازی
• 21. اصول طراحی رابط‌های برنامه‌نویسی برای مدیریت منابع پویا
• 22. شبیه‌سازی بار کاری برای تست مقیاس‌پذیری سیستم
• 23. تحلیل هزینه‌های محاسباتی و بهره‌وری انرژی در دیتاسنترها
• 24. تنظیم دقیق پارامترهای زمان‌بندی برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 25. یکپارچه‌سازی سیستم‌های مدیریت منابع با چارچوب‌های یادگیری عمیق
• 26. مدیریت اولویت‌ها در صف‌های پردازشی
• 27. استفاده از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی تخصیص منابع
• 28. روش‌های تست و اعتبارسنجی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 29. پروتکل‌های تبادل داده در معماری‌های کلاستر
• 30. بهینه‌سازی نرخ استفاده از هسته‌های CUDA
• 31. مدیریت پویای حافظه در حین فرآیند آموزش مدل
• 32. الگوهای طراحی برای مقیاس‌پذیری در خوشه‌های بزرگ
• 33. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری عمیق توزیع‌شده
• 34. ارائه راهکارهای بومی برای مدیریت زیرساخت‌های محاسباتی
• 35. پایداری سیستم در مواجهه با بارهای کاری ناپایدار
• 36. توسعه و نگهداری سیستم‌های توزیع‌شده مطابق استانداردهای ملی
• 37. آینده‌نگری در توسعه زیرساخت‌های پردازش هوش مصنوعی در ایران