کتاب بهینه‌سازی خط لوله‌های داده همزمان برای یادگیری عمیق با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی خط لوله‌های داده همزمان برای یادگیری عمیق

موضوع کلی: یادگیری عمیق و مهندسی داده

موضوع میانی: خط لوله‌های داده کارآمد برای آموزش مدل

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. نقش خط لوله داده در کارایی آموزش مدل‌های عمیق
• 2. شناسایی گلوگاه‌های رایج بین CPU و GPU
• 3. مفهوم اشباع GPU و تأثیر خط لوله داده بر آن
• 4. معماری کلی خط لوله داده همزمان
• 5. مراحل بارگذاری، پیش‌پردازش و دسته‌بندی داده
• 6. تفاوت پردازش ترتیبی و موازی در خط لوله
• 7. مدل‌های همزمانی مبتنی بر نخ و فرایند
• 8. استفاده از صف‌ها برای جداسازی مراحل خط لوله
• 9. تعیین تعداد مناسب workerها برای بارگذاری
• 10. تعادل بین تعداد worker و مصرف حافظه
• 11. پیش‌پردازش روی CPU در مقابل شتاب‌دهنده‌ها
• 12. کتابخانه tf.data و مدل اجرای آن
• 13. ساخت Dataset از منابع مختلف داده
• 14. عملیات map و اعمال پیش‌پردازش موازی
• 15. تنظیم num_parallel_calls در tf.data
• 16. کش کردن داده‌های پیش‌پردازش‌شده
• 17. پیش‌واکشی داده با prefetch و تأثیر آن
• 18. خودکارسازی تنظیمات با AUTOTUNE
• 19. ساخت خط لوله چندمرحله‌ای در tf.data
• 20. DataLoader در PyTorch و پارامترهای کلیدی
• 21. تنظیم num_workers و pin_memory
• 22. استفاده از persistent_workers برای کاهش سربار
• 23. collate_fn سفارشی و بهینه‌سازی آن
• 24. مدیریت حافظه اشتراکی در DataLoader
• 25. کتابخانه NVIDIA DALI و شتاب پیش‌پردازش
• 26. انتقال عملیات تصویر به GPU با DALI
• 27. مقایسه عملکرد DALI با خط لوله‌های مبتنی بر CPU
• 28. رمزگشایی تصویر و ویدیو به‌صورت سخت‌افزاری
• 29. تقویت داده آنلاین و هزینه محاسباتی آن
• 30. انتقال تقویت داده به GPU برای کاهش بار CPU
• 31. همگام‌سازی تقویت داده با دسته‌های آموزشی
• 32. مدیریت داده‌های نامتعادل در خط لوله
• 33. نمونه‌گیری اهمیت و تأثیر آن بر کارایی
• 34. خواندن کارآمد از دیسک و سیستم فایل
• 35. فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه مانند TFRecord و WebDataset
• 36. تبدیل داده‌های خام به فرمت‌های سریالی سریع
• 37. فشرده‌سازی و تأثیر آن بر سرعت خواندن
• 38. خواندن موازی از چندین فایل و شارد
• 39. مدیریت داده‌های بسیار بزرگ خارج از حافظه
• 40. جریان‌سازی داده از ذخیره‌سازی ابری
• 41. کاهش تأخیر شبکه در بارگذاری داده از راه دور
• 42. پروفایل کردن خط لوله داده با ابزارهای موجود
• 43. شناسایی مراحل کند با TensorBoard و PyTorch Profiler
• 44. اندازه‌گیری زمان CPU در مقابل زمان انتظار GPU
• 45. بهینه‌سازی ترتیب عملیات برای حداکثر هم‌پوشانی
• 46. حذف عملیات غیرضروری از مسیر بحرانی
• 47. استفاده از حافظه پین شده برای انتقال سریع‌تر
• 48. مدیریت تکه تکه شدن حافظه در خط لوله‌های طولانی
• 49. تنظیم اندازه صف‌ها برای جلوگیری از انسداد
• 50. تشخیص و رفع بن‌بست در خط لوله‌های پیچیده
• 51. خط لوله داده برای آموزش توزیع‌شده
• 52. هماهنگی بارگذاری داده بین چندین فرایند یا گره
• 53. تقسیم داده و جلوگیری از همپوشانی نمونه‌ها
• 54. خط لوله برای داده‌های متنی و توالی‌ها
• 55. توکنایز کردن و پد کردن کارآمد در زمان اجرا
• 56. خط لوله برای داده‌های جدولی و ترکیبی
• 57. بازآزمایی و تنظیم مداوم پارامترهای خط لوله
• 58. مطالعه موردی بهینه‌سازی خط لوله بینایی کامپیوتر
• 59. مطالعه موردی خط لوله داده برای مدل‌های زبانی
• 60. استانداردسازی خط لوله داده در تیم‌های یادگیری ماشین
• 61. مانیتورینگ مداوم کارایی خط لوله در تولید