دوره راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت زیرساخت‌های ابری مبتنی بر GPU برای هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و مدیریت زیرساخت‌های ابری مبتنی بر GPU برای هوش مصنوعی

موضوع کلی: زیرساخت‌های فناوری اطلاعات و رایانش ابری

موضوع میانی: پردازش ابری و سخت‌افزارهای پردازش سریع

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری پردازش ابری و نقش واحدهای پردازش گرافیکی
• 2. آشنایی با سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده محاسباتی و کاربرد آن‌ها در هوش مصنوعی
• 3. مقایسه فنی واحدهای پردازش مرکزی و واحدهای پردازش گرافیکی در پردازش موازی
• 4. معماری هسته‌های CUDA و تاثیر آن بر عملکرد محاسباتی
• 5. بررسی استانداردهای مراکز داده برای استقرار زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 6. مفاهیم مجازی‌سازی و جداسازی منابع در محیط‌های ابری
• 7. تکنولوژی‌های اشتراک‌گذاری منابع GPU در سطح سخت‌افزار
• 8. مدیریت حافظه در پردازش‌های گرافیکی سنگین
• 9. شبکه‌سازی پرسرعت در خوشه‌های محاسباتی ابری
• 10. پروتکل‌های انتقال داده و کاهش تأخیر در پردازش‌های ابری
• 11. بررسی زیرساخت‌های ابری عمومی و خصوصی برای هوش مصنوعی
• 12. انتخاب و ارزیابی تأمین‌کنندگان خدمات ابری در داخل کشور
• 13. مراحل استقرار و پیکربندی گره‌های پردازش ابری
• 14. مدیریت درایورها و کتابخانه‌های تخصصی شتاب‌دهنده
• 15. پیاده‌سازی کانتینرها در محیط‌های مجهز به GPU
• 16. استفاده از ابزارهای ارکستراسیون در مدیریت منابع پردازشی
• 17. مبانی توزیع بارهای کاری محاسباتی در خوشه‌های ابری
• 18. پایش و نظارت بر عملکرد سخت‌افزارهای گرافیکی در محیط ابری
• 19. تحلیل گلوگاه‌های سیستم در پردازش‌های هوش مصنوعی
• 20. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های ابری
• 21. پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات در محیط‌های پردازش ابری
• 22. ارزیابی قابلیت اطمینان و در دسترس بودن سیستم‌های پردازشی
• 23. مدیریت چرخه عمر سخت‌افزارهای پردازش سریع
• 24. راهکارهای ذخیره‌سازی داده‌های حجیم برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. بررسی سیستم‌های فایل توزیع‌شده در محیط‌های پردازش ابری
• 26. یکپارچه‌سازی شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری با چارچوب‌های یادگیری عمیق
• 27. پیاده‌سازی سیاست‌های نگهداری و پیشگیری از خرابی سخت‌افزار
• 28. تطبیق زیرساخت‌های ابری با استانداردهای امنیت اطلاعات داخلی
• 29. مدیریت ظرفیت و پیش‌بینی نیازهای محاسباتی آتی
• 30. اصول طراحی مراکز داده سبز با بهره‌وری انرژی بالا
• 31. مدیریت یکپارچگی سیستم‌های ابری با شبکه ملی اطلاعات
• 32. به‌کارگیری ابزارهای اتوماسیون در مدیریت زیرساخت‌های GPU
• 33. ارتقای زیرساخت‌های موجود برای پشتیبانی از الگوریتم‌های جدید هوش مصنوعی
• 34. چشم‌انداز آینده پردازش ابری و تحولات سخت‌افزاری در کشور