فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای نوین در بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد بر روی پردازنده‌های معماری Arm

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد بر روی پردازنده‌های معماری Arm

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی سیستم‌های پردازشی و سخت‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری پردازنده‌های Arm و نقش آن در پردازش‌های هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با ساختار پردازنده‌های مبتنی بر Arm و پردازشگرهای نئون
• 3. مفاهیم پایه در هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. بررسی چالش‌های محاسباتی اجرای مدل‌های هوش مصنوعی بر روی سخت‌افزارهای کم‌مصرف
• 5. آشنایی با مجموعه دستورالعمل‌های Arm برای پردازش‌های برداری
• 6. نقش واحدهای پردازش عصبی در شتاب‌دهی به عملیات هوش مصنوعی
• 7. بهینه‌سازی عملیات ریاضی پایه در شبکه‌های عصبی برای معماری Arm
• 8. مدیریت حافظه و سلسله‌مراتب کش در پردازنده‌های موبایل و تعبیه شده
• 9. تکنیک‌های کمی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای کاهش حجم و افزایش سرعت
• 10. تبدیل مدل‌های آموزش‌دیده به فرمت‌های قابل اجرا در محیط‌های Arm
• 11. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی محاسبات ریاضی برای پردازنده‌های Arm
• 12. بررسی تأثیر کوانتیزاسیون بر دقت خروجی مدل‌های مولد
• 13. بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریس‌ها در محیط‌های چندرشته‌ای
• 14. آشنایی با محیط توسعه و ابزارهای تحلیل عملکرد در معماری Arm
• 15. تکنیک‌های موازی‌سازی اجرای مدل بر روی هسته‌های پردازشی مختلف
• 16. مدیریت توان مصرفی و بهینه‌سازی حرارتی در حین اجرای مدل‌های سنگین
• 17. بهینه‌سازی جریان داده‌ها و کاهش گلوگاه‌های حافظه در مدل‌های ترنسفورمر
• 18. پیاده‌سازی استنتاج مدل با استفاده از کتابخانه‌های اختصاصی Arm Compute Library
• 19. بررسی روش‌های کاهش تأخیر در پاسخ‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی
• 20. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در پردازنده‌های مدرن Arm
• 21. تکنیک‌های پیش‌پردازش و پس‌پردازش داده‌ها در لبه شبکه
• 22. ارزیابی عملکرد مدل‌های بهینه‌شده در سناریوهای واقعی
• 23. استفاده از سیستم‌های مدیریت حافظه برای مدل‌های با پارامتر بالا
• 24. بهینه‌سازی مدل‌های تولید تصویر و متن برای معماری‌های کم‌مصرف
• 25. بررسی استانداردهای جدید در شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی Arm
• 26. تکنیک‌های فشرده‌سازی لایه‌های شبکه عصبی بدون افت دقت
• 27. راهکارهای نرم‌افزاری برای افزایش بهره‌وری هسته‌های پردازشی
• 28. مدیریت منابع سیستم در زمان اجرای همزمان چندین مدل هوش مصنوعی
• 29. نقش کامپایلرهای بهینه‌ساز در اجرای کدهای هوش مصنوعی
• 30. بررسی آینده بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای هوش مصنوعی مولد
• 31. روش‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای محاسباتی در محیط‌های تعبیه شده
• 32. استفاده از مدل‌های سبک‌وزن در کاربردهای هوش مصنوعی لبه
• 33. بهینه‌سازی ساختار داده‌ها برای افزایش نرخ بهره‌وری از کش
• 34. تکنیک‌های پیش‌بینی انشعاب و تأثیر آن بر سرعت استنتاج
• 35. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری در پیاده‌سازی مدل‌های بزرگ
• 36. آشنایی با چارچوب‌های متن‌باز برای اجرای مدل‌ها روی Arm
• 37. بهینه‌سازی مصرف انرژی در حین اجرای مدل‌های مولد در سیستم‌های باتری‌محور
• 38. تکنیک‌های اختصاصی برای کاهش انتقال داده بین پردازنده و حافظه
• 39. ارزیابی نهایی و تست عملکرد مدل‌های بهینه‌شده در محیط عملیاتی