فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای پیشرفته اجرای پردازش‌های موازی و هوش مصنوعی با استفاده از Gang Scheduling و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در محیط‌های توزیع‌شده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیشرفته اجرای پردازش‌های موازی و هوش مصنوعی با استفاده از Gang Scheduling و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در محیط‌های توزیع‌شده

موضوع کلی: زیرساخت‌های محاسبات ابری و پردازش‌های سنگین

موضوع میانی: مدیریت و زمان‌بندی بارهای کاری در کلاستر‌های کوبرنتیز (Kubernetes)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری خوشه‌های کوبرنتیز برای پردازش‌های سنگین
• 2. آشنایی با چالش‌های اجرای پردازش‌های توزیع‌شده و موازی
• 3. نقش زمان‌بند (Scheduler) در مدیریت منابع خوشه‌های بزرگ
• 4. مفاهیم پایه در زمان‌بندی گروهی یا Gang Scheduling
• 5. بررسی محدودیت‌های زمان‌بند پیش‌فرض کوبرنتیز در اجرای بارهای کاری چندگره‌ای
• 6. معماری و نحوه عملکرد Volcano به عنوان زمان‌بند پیشرفته
• 7. نصب و پیکربندی Volcano در محیط کوبرنتیز
• 8. مدیریت صف‌های منابع (Queues) در محیط‌های اشتراکی
• 9. تعریف و مدیریت گروه‌های کاری (Pod Groups) در Volcano
• 10. الگوریتم‌های پیشرفته زمان‌بندی برای کاهش زمان انتظار پردازش‌ها
• 11. استراتژی‌های اولویت‌بندی در بارهای کاری سنگین
• 12. بهینه‌سازی تخصیص منابع محاسباتی برای هوش مصنوعی
• 13. مفاهیم شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری و نقش GPU در پردازش موازی
• 14. پیکربندی Device Plugins برای شناسایی و مدیریت GPU در کوبرنتیز
• 15. جداسازی و اشتراک‌گذاری منابع GPU بین کانتینرهای مختلف
• 16. آشنایی با کتابخانه‌های ارتباطی برای پردازش‌های توزیع‌شده
• 17. مفاهیم پایه RDMA و تأثیر آن در کاهش تأخیر شبکه‌های داده‌محور
• 18. پیکربندی شبکه برای پشتیبانی از ارتباطات مستقیم حافظه به حافظه
• 19. بهینه‌سازی عملکرد شبکه در خوشه‌های دارای شتاب‌دهنده
• 20. معرفی MPI و نقش آن در اجرای بارهای کاری چندگره‌ای
• 21. ادغام MPI با کوبرنتیز و استفاده از زمان‌بندی گروهی
• 22. مدیریت خطاهای گره‌ها و مکانیزم‌های بازیابی در پردازش‌های توزیع‌شده
• 23. استراتژی‌های مانیتورینگ منابع در کلاسترهای بزرگ
• 24. تحلیل گلوگاه‌های عملکردی در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 25. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی در محیط‌های پردازش موازی
• 26. مدیریت حافظه و کش در بارهای کاری با دیتای حجیم
• 27. ایمن‌سازی ارتباطات بین گره‌ای در کلاسترهای پردازشی
• 28. پیاده‌سازی سیاست‌های کنترل دسترسی و سهمیه‌بندی منابع
• 29. بررسی سناریوهای موردی در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق توزیع‌شده
• 30. استفاده از Operatorها برای خودکارسازی اجرای بارهای کاری پیچیده
• 31. تست و اعتبارسنجی پایداری کلاستر تحت بارهای کاری سنگین
• 32. بهینه‌سازی مصرف انرژی و مدیریت حرارتی در مراکز داده محاسباتی
• 33. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده برای داده‌های حجیم
• 34. رفع اشکال و عیب‌یابی در زمان‌بندی‌های پیچیده و رقابت بر سر منابع
• 35. ارائه بهترین تجربیات در نگهداری و ارتقای کلاسترهای پردازشی
• 36. چشم‌انداز آینده در مدیریت زیرساخت‌های محاسبات سریع و هوش مصنوعی