فلش‌کارت‌های آموزشی شتاب‌دهی به دسترسی GPU به ذخیره‌سازی شبکه‌ای با استفاده از پردازنده‌های داده (DPU)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شتاب‌دهی به دسترسی GPU به ذخیره‌سازی شبکه‌ای با استفاده از پردازنده‌های داده (DPU)

موضوع کلی: معماری ذخیره‌سازی و شبکه در مراکز داده

موضوع میانی: افزایش کارایی دسترسی به ذخیره‌سازی توزیع‌شده با پردازنده‌های جانبی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری ذخیره‌سازی توزیع‌شده در مراکز داده
• 2. چالش‌های دسترسی GPU به حافظه و ذخیره‌سازی در معماری‌های سنتی
• 3. مفاهیم پایه پردازنده‌های داده (DPU) و کاربردهای آن
• 4. معماری DPU: هسته‌های پردازشی، حافظه و اتصالات شبکه
• 5. جایگاه DPU در مسیر داده بین GPU و ذخیره‌سازی شبکه‌ای
• 6. مقایسه مسیرهای مستقیم CPU و مسیرهای تسریع‌شده با DPU
• 7. مبانی پروتکل NVMe over Fabrics (NVMe-oF)
• 8. پیاده‌سازی NVMe-oF روی DPU
• 9. معماری Disaggregated Storage و مزایای آن
• 10. نقش DPU در پیاده‌سازی ذخیره‌سازی جداشده از سرور
• 11. مدیریت گذرگاه PCIe در سرورهای مجهز به GPU و DPU
• 12. چالش‌های پهنای باند PCIe در مسیر GPU به ذخیره‌سازی
• 13. تکنیک‌های کاهش سربار پروتکل با استفاده از DPU
• 14. تسریع عملیات کپی حافظه با موتورهای DMA درون DPU
• 15. معماری سخت‌افزاری موتورهای DMA و کپی داده
• 16. پیاده‌سازی Zero-Copy بین GPU و کارت شبکه با DPU
• 17. کاهش تاخیر با پردازش مستقیم درخواست‌های ذخیره‌سازی روی DPU
• 18. تکنیک‌های RDMA و کاربرد آن در دسترسی GPU به ذخیره‌سازی
• 19. پیاده‌سازی RDMA روی DPU برای انتقال داده
• 20. مدیریت همزمانی و قفل‌گذاری در دسترسی توزیع‌شده
• 21. تسریع عملیات متادیتا با DPU
• 22. معماری نرم‌افزاری درایورهای ذخیره‌سازی برای DPU
• 23. مفهوم Storage Class Memory (SCM) و تعامل با GPU
• 24. نقش DPU در مدیریت حافظه نهان (Cache) سمت GPU
• 25. الگوریتم‌های کش‌کردن هوشمند داده با کمک DPU
• 26. یکپارچه‌سازی حافظه GPU و ذخیره‌سازی از طریق DPU
• 27. معماری سخت‌افزاری SmartNIC و تفاوت آن با DPU
• 28. مدیریت خطا و بازیابی در مسیر داده GPU-DPU
• 29. مقاوم‌سازی در برابر خرابی در ذخیره‌سازی شبکه‌ای با DPU
• 30. مبانی مجازی‌سازی I/O و SR-IOV در DPU
• 31. مجازی‌سازی دسترسی GPU به ذخیره‌سازی با DPU
• 32. ایزوله‌سازی و امنیت در مسیر داده با DPU
• 33. پیاده‌سازی مسیرهای رمزگذاری داده بین GPU و ذخیره‌سازی
• 34. مدیریت کیفیت سرویس (QoS) در دسترسی به ذخیره‌سازی
• 35. تکنیک‌های زمان‌بندی درخواست‌ها روی DPU
• 36. مفاهیم Data Pipeline و جریان داده در DPU
• 37. یکپارچه‌سازی با چارچوب‌های یادگیری عمیق (مثل PyTorch)
• 38. تسریع بارگذاری داده برای آموزش مدل‌های بزرگ با DPU
• 39. مدیریت چک‌پوینت و بازیابی در محاسبات GPU با DPU
• 40. معماری نرم‌افزاری واسط کاربردی (API) برای DPU
• 41. برنامه‌نویسی DPU با زبان‌های سطح پایین (C و DPDK)
• 42. مبانی برنامه‌نویسی Data Plane با P4 روی DPU
• 43. مدیریت حافظه توزیع‌شده در معماری GPU-DPU
• 44. تکنیک‌های به اشتراک‌گذاری حافظه بین GPU و DPU
• 45. معماری سخت‌افزاری پردازنده‌های BlueField (NVIDIA)
• 46. مقایسه پیاده‌سازی‌های مختلف DPU در بازار
• 47. معماری سخت‌افزاری IPUهای Intel و تطبیق با ذخیره‌سازی
• 48. معماری سخت‌افزاری DPUهای AMD Pensando
• 49. مدیریت توان و حرارت در سرورهای مجهز به DPU
• 50. ابزارهای مانیتورینگ و پروفایلینگ عملکرد DPU
• 51. معیارهای سنجش کارایی (Benchmark) در مسیر GPU-DPU
• 52. تحلیل سربار (Overhead) در مسیرهای سنتی و تسریع‌شده
• 53. مطالعه موردی: شتاب‌دهی به پایگاه داده درون حافظه با DPU
• 54. مطالعه موردی: تسریع پردازش ویدئو و هوش مصنوعی با DPU
• 55. مطالعه موردی: ذخیره‌سازی ابری و مجازی‌سازی توابع با DPU
• 56. مطالعه موردی: سامانه‌های فایل توزیع‌شده و نقش DPU
• 57. آینده معماری مراکز داده با محوریت DPU و CXL
• 58. مفاهیم CXL (Compute Express Link) و همکاری با DPU
• 59. معماری حافظه مشترک با CXL و نقش DPU
• 60. چالش‌های امنیتی در مسیر GPU به ذخیره‌سازی
• 61. راهکارهای امنیتی مبتنی بر DPU برای دسترسی به داده
• 62. مدیریت نرم‌افزاری و ارکستراسیون DPU در مراکز داده
• 63. یکپارچه‌سازی DPU با Kubernetes و چارچوب‌های ابری
• 64. اتوماسیون استقرار و پیکربندی DPU
• 65. بهینه‌سازی مصرف پهنای باند شبکه در مسیر GPU-DPU
• 66. مدیریت ترافیک و تخصیص بافر در DPU
• 67. تکنیک‌های پردازش موازی روی DPU
• 68. هماهنگی بین چندین DPU در یک خوشه محاسباتی
• 69. مدیریت مقیاس‌پذیری ذخیره‌سازی با DPU
• 70. مقایسه هزینه و کارایی راهکارهای مبتنی بر DPU
• 71. جمع‌بندی و مسیرهای تحقیقاتی آینده