فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع ارزیابی و بهینه‌سازی عملکرد شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی (مطالعه موردی Intel Gaudi 3)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع ارزیابی و بهینه‌سازی عملکرد شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی (مطالعه موردی Intel Gaudi 3)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش‌های محاسباتی با کارایی بالا (HPC)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با معماری پردازشی Intel Gaudi 3
• 3. بررسی ساختار هسته‌های تنسور و محاسبات ماتریسی
• 4. مدیریت حافظه در شتاب‌دهنده‌های نسل جدید
• 5. اهمیت پهنای باند حافظه در پردازش‌های هوش مصنوعی
• 6. معرفی استانداردهای ارزیابی عملکرد در هوش مصنوعی
• 7. مفاهیم پایه بنچمارک‌گیری در محیط‌های محاسباتی
• 8. آماده‌سازی زیرساخت‌های سخت‌افزاری برای ارزیابی عملکرد
• 9. نصب و پیکربندی درایورها و محیط‌های نرم‌افزاری شتاب‌دهنده‌ها
• 10. کار با کتابخانه‌های اختصاصی برای بهینه‌سازی مدل‌ها
• 11. بررسی نقش شبکه‌های عصبی در بارگذاری پردازشی
• 12. تحلیل عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های توزیع‌شده
• 13. روش‌های اندازه‌گیری نرخ توان عملیاتی در ثانیه
• 14. ارزیابی تأخیر در پردازش‌های استنتاجی هوش مصنوعی
• 15. مدیریت توان مصرفی و بازدهی انرژی در شتاب‌دهنده‌ها
• 16. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ عملکرد سیستم
• 17. تحلیل گلوگاه‌های سخت‌افزاری در پردازش‌های سنگین
• 18. بهینه‌سازی مدل برای افزایش بهره‌وری در Intel Gaudi 3
• 19. تکنیک‌های کوانتایزیشن و تأثیر آن بر سرعت پردازش
• 20. استفاده از محاسبات موازی برای تسریع آموزش مدل‌ها
• 21. بررسی مقیاس‌پذیری در خوشه‌های محاسباتی هوش مصنوعی
• 22. ارتباطات بین‌گره‌ای و تأثیر آن بر عملکرد کلی سیستم
• 23. روش‌های تحلیل داده‌های حاصل از بنچمارک‌ها
• 24. شناسایی و رفع خطاهای رایج در ارزیابی عملکرد
• 25. مقایسه عملکرد شتاب‌دهنده‌ها در بارهای کاری مختلف
• 26. بهینه‌سازی پارامترهای نرم‌افزاری برای مدل‌های ترنسفورمر
• 27. استراتژی‌های تست استرس و پایداری سیستم
• 28. تحلیل کارایی حافظه کش در پردازش‌های حجیم
• 29. نقش کامپایلرهای هوش مصنوعی در بهینه‌سازی کد
• 30. تکنیک‌های مدیریت حافظه در مدل‌های یادگیری عمیق
• 31. ارزیابی دقت مدل در کنار بهینه‌سازی سرعت
• 32. مستندسازی نتایج بنچمارک و تحلیل‌های آماری
• 33. راهکارهای افزایش نرخ بهره‌وری سخت‌افزار
• 34. مدیریت صف‌های پردازشی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 35. تأثیر بهینه‌سازی‌های نرم‌افزاری بر کاهش زمان آموزش
• 36. بررسی استانداردهای امنیت در پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی
• 37. بهینه‌سازی مصرف منابع در دیتاسنترهای هوش مصنوعی
• 38. تکنیک‌های پروفایلینگ برای شناسایی نقاط کند سیستم
• 39. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های کلان و HPC
• 40. ارزیابی نهایی و گزارش‌دهی عملکرد سیستم‌های هوشمند