فلش‌کارت‌های آموزشی مدیریت و بهینه‌سازی زیرساخت‌های سخت‌افزاری برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مولد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت و بهینه‌سازی زیرساخت‌های سخت‌افزاری برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مولد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و زیرساخت‌های محاسباتی

موضوع میانی: معماری سیستم‌های پردازش ابری و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. نقش زیرساخت‌های محاسباتی در توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. معماری مراکز داده مقیاس‌بزرگ برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. بررسی پردازنده‌های گرافیکی و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در مراکز داده
• 5. اهمیت شبکه‌های پرسرعت و پهنای باند در خوشه‌های محاسباتی
• 6. مبانی طراحی سیستم‌های ذخیره‌سازی داده برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 7. مدیریت توان مصرفی و بهینه‌سازی انرژی در مراکز داده هوش مصنوعی
• 8. آشنایی با ساختار و معماری مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر
• 9. مراحل پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های حجیم برای آموزش مدل
• 10. استراتژی‌های موازی‌سازی داده و مدل در خوشه‌های محاسباتی
• 11. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی تخصیص منابع در آموزش مدل‌های بزرگ
• 12. معرفی پروتکل‌های ارتباطی در شبکه‌های GPU به GPU
• 13. پایش و نظارت بر سلامت زیرساخت‌های محاسباتی در حین آموزش
• 14. روش‌های عیب‌یابی و مدیریت خطا در خوشه‌های بزرگ پردازشی
• 15. حفاظت از داده‌ها و رعایت استانداردهای امنیت سایبری در مراکز داده
• 16. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های ابری و محلی
• 17. بهینه‌سازی زمان استنتاج در مدل‌های مستقر شده
• 18. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای کاهش نیاز به سخت‌افزار
• 19. مدیریت بار کاری و زمان‌بندی منابع محاسباتی در سیستم‌های ابری
• 20. ارزیابی عملکرد زیرساخت و شاخص‌های کلیدی کارایی
• 21. بررسی راهکارهای ذخیره‌سازی توزیع‌شده برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری افقی و عمودی در مراکز داده
• 23. مدیریت طول عمر سخت‌افزار و چرخه‌های ارتقای سیستم
• 24. نقش مجازی‌سازی در بهره‌وری زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 25. تکنیک‌های بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌های زبانی بزرگ
• 26. مدیریت و سازمان‌دهی مجموعه داده‌های آموزشی در مقیاس پتابایت
• 27. استانداردهای نوین در خنک‌سازی و مدیریت حرارتی سرورهای هوش مصنوعی
• 28. استفاده از اتوماسیون برای مدیریت و پیکربندی خوشه‌های محاسباتی
• 29. بررسی معماری‌های مرجع در استقرار مدل‌های مولد
• 30. چالش‌های یکپارچه‌سازی سخت‌افزار و نرم‌افزار در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 31. بهینه‌سازی نرخ انتقال داده بین حافظه و پردازنده
• 32. آینده‌نگری در معماری‌های پردازشی برای نسل‌های بعدی هوش مصنوعی