کتاب راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA در مراکز داده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA در مراکز داده

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و زیرساخت‌های محاسباتی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی معماری پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA در مراکز داده
  • 2. آشنایی با پلتفرم‌های سخت‌افزاری OCP و استانداردهای مرکز داده
  • 3. بررسی معماری هسته‌های CUDA و Tensor Cores در پردازنده‌های گرافیکی
  • 4. آشنایی با معماری Hopper و قابلیت‌های موتور ترنسفورمر
  • 5. نقش پردازنده‌های گرافیکی در تسریع محاسبات هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 6. مبانی محاسبات موازی و مدیریت حافظه در GPU
  • 7. زیرساخت‌های شبکه با سرعت بالا در مراکز داده هوش مصنوعی
  • 8. معرفی استانداردهای OCP برای سرورهای GPU
  • 9. طراحی سیستم‌های خنک‌کننده برای پردازنده‌های گرافیکی با چگالی بالا
  • 10. مدیریت توان مصرفی در مراکز داده نسل جدید
  • 11. نصب و پیکربندی درایورهای NVIDIA در محیط لینوکس
  • 12. محیط‌های مجازی‌سازی و کانتینرسازی برای پردازنده‌های گرافیکی
  • 13. معرفی NVIDIA Container Toolkit برای محیط‌های ابری
  • 14. مدیریت منابع GPU در محیط‌های Kubernetes
  • 15. آشنایی با کتابخانه‌های شتاب‌دهنده NVIDIA CUDA
  • 16. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از TensorRT
  • 17. استفاده از Triton Inference Server برای استقرار مدل‌ها
  • 18. معماری سیستم‌های ذخیره‌سازی برای پردازش داده‌های حجیم هوش مصنوعی
  • 19. بررسی اتصالات پرسرعت NVLink و NVSwitch
  • 20. مانیتورینگ و مدیریت سلامت پردازنده‌های گرافیکی در مراکز داده
  • 21. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 22. بهینه‌سازی مصرف انرژی در خوشه‌های پردازشی هوش مصنوعی
  • 23. پیاده‌سازی راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در مراکز داده
  • 24. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای سخت‌افزاری در سرورهای GPU
  • 25. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps) با استفاده از شتاب‌دهنده‌ها
  • 26. بررسی چالش‌های پهنای باند حافظه در پردازش‌های سنگین
  • 27. استانداردسازی کابل‌کشی و اتصالات در دیتاسنترهای OCP
  • 28. ارتقای پایداری سیستم‌های محاسباتی با استفاده از مدیریت هوشمند بار
  • 29. اصول بهره‌برداری از هوش مصنوعی مولد در چارچوب‌های بومی
  • 30. تحلیل هزینه‌-فایده در استقرار زیرساخت‌های GPU
  • 31. آینده‌نگری در معماری مراکز داده و هوش مصنوعی صنعتی
تگ‌ها: بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی پردازش گرافیکی NVIDIA پردازش موازی پردازنده گرافیکی GPU زیرساخت مراکز داده سخت‌افزار هوش مصنوعی محاسبات سنگین هوش مصنوعی معماری هوش مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.