کتاب طراحی و پیاده‌سازی معماری‌های شبکه Rail-only برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با کارایی بالا با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی معماری‌های شبکه Rail-only برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با کارایی بالا

موضوع کلی: مهندسی شبکه و زیرساخت‌های محاسباتی پیشرفته

موضوع میانی: بهینه‌سازی شبکه‌های ارتباطی در مراکز داده برای هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری‌های نوین در شبکه‌های مراکز داده برای هوش مصنوعی
• 2. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های زبانی بزرگ با پارامترهای تریلیونی
• 3. بررسی گلوگاه‌های ارتباطی در خوشه‌های محاسباتی GPU-based
• 4. معرفی معماری شبکه Rail-only و مزایای آن در کاهش هزینه‌ها
• 5. تفاوت‌های ساختاری توپولوژی‌های Fat-Tree و معماری Rail-only
• 6. تحلیل نرخ تبادل داده در آموزش توزیع‌شده مدل‌های زبانی
• 7. اصول طراحی توپولوژی در شبکه‌های با پهنای باند بالا
• 8. بهینه‌سازی سلسله‌مراتب اتصالات داخلی در گره‌های محاسباتی
• 9. نقش کارت‌های شبکه (NIC) در کارایی آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 10. بررسی پروتکل‌های انتقال داده در محیط‌های آموزش توزیع‌شده
• 11. استراتژی‌های کاهش تأخیر در ارتباطات بین‌گره‌ای
• 12. پیاده‌سازی مکانیزم‌های آدرس‌دهی در معماری‌های Rail-only
• 13. مدیریت ترافیک و جلوگیری از ازدحام در شبکه‌های فوق سریع
• 14. تحلیل عملکرد RDMA در خوشه‌های محاسباتی با مقیاس بزرگ
• 15. بهینه‌سازی پیکربندی سوئیچ‌ها در معماری شبکه Rail-only
• 16. تأثیر توپولوژی شبکه بر الگوریتم‌های موازی‌سازی مدل و داده
• 17. شبیه‌سازی و مدل‌سازی بار کاری در شبکه‌های آموزشی LLM
• 18. راهکارهای مدیریت خطاهای سخت‌افزاری در شبکه‌های در مقیاس تریلیون
• 19. بررسی پایداری و تاب‌آوری در طراحی‌های Rail-only
• 20. استقرار و پیکربندی فیزیکی کابل‌کشی در معماری‌های Rail-only
• 21. تحلیل مقایسه‌ای هزینه به کارایی در طراحی‌های شبکه مدرن
• 22. مستندسازی و استانداردهای فنی در طراحی زیرساخت‌های محاسباتی
• 23. امنیت شبکه در مراکز داده و حفاظت از زیرساخت‌های پردازشی
• 24. مدیریت و مانیتورینگ عملکرد شبکه در زمان آموزش مدل‌های حجیم
• 25. به‌کارگیری استانداردهای ملی در طراحی مراکز داده هوش مصنوعی
• 26. روش‌های عیب‌یابی (Troubleshooting) در شبکه‌های محاسباتی پرسرعت
• 27. ارتقای مقیاس‌پذیری شبکه برای مدل‌های زبانی نسل آینده
• 28. جمع‌بندی و چشم‌انداز معماری‌های شبکه در توسعه هوش مصنوعی بومی