فلش‌کارت‌های آموزشی تکنیک‌های Advanced Mixed Precision: FP8 و فراتر از آن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های Advanced Mixed Precision: FP8 و فراتر از آن

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات با دقت ترکیبی
• 2. اهمیت دقت ترکیبی در یادگیری عمیق
• 3. مروری بر فرمت‌های داده‌ای با دقت پایین
• 4. FP16: اصول و کاربردها
• 5. BF16: مزایا و معایب
• 6. INT8: کوانتیزاسیون پس از آموزش و کوانتیزاسیون آگاهانه از آموزش
• 7. دقت ترکیبی پویا در مقابل دقت ترکیبی ایستا
• 8. FP8: معرفی و مشخصات
• 9. فرمت‌های FP8: E5M2 و E4M3
• 10. مقایسه FP8 با FP16 و INT8
• 11. پیاده‌سازی FP8 در سخت‌افزار
• 12. بهینه‌سازی عملکرد با FP8
• 13. کاهش حافظه و پهنای باند با دقت پایین
• 14. تاثیر دقت پایین بر همگرایی مدل
• 15. استراتژی‌های مقابله با از دست دادن دقت
• 16. تنظیم هایپرمترها برای دقت ترکیبی
• 17. استفاده از FP8 در مدل‌های ترانسفورمر
• 18. FP8 در شبکه‌های کانولوشن
• 19. FP8 برای پردازش تصویر
• 20. FP8 در پردازش زبان طبیعی
• 21. FP8 برای تشخیص گفتار
• 22. FP8 در سیستم‌های توصیه‌گر
• 23. کوانتیزاسیون در لایه های مختلف شبکه
• 24. کوانتیزاسیون وزن‌ها و فعال‌سازی‌ها
• 25. روش‌های کوانتیزاسیون: خطی و غیرخطی
• 26. کوانتیزاسیون آگاهانه از آموزش با FP8
• 27. کوانتیزاسیون پس از آموزش با FP8
• 28. تکنیک‌های تقطیر دانش برای دقت پایین
• 29. استفاده از دقت ترکیبی در آموزش تقویتی
• 30. FP8 و یادگیری فدرال
• 31. بهینه‌سازی FP8 برای دستگاه‌های لبه‌ای
• 32. FP8 و امنیت یادگیری ماشین
• 33. چالش‌ها و محدودیت‌های FP8
• 34. فراتر از FP8: فرمت‌های داده‌ای جدید
• 35. INT4: اصول و کاربردها
• 36. فرمت‌های داده‌ای باینری و ترنری
• 37. محاسبات با دقت پایین در سخت‌افزارهای تخصصی
• 38. معماری‌های سخت‌افزاری برای دقت ترکیبی
• 39. FPGA برای محاسبات با دقت پایین
• 40. ASIC برای محاسبات با دقت پایین
• 41. ابزارهای پروفایلینگ و دیباگینگ برای دقت ترکیبی
• 42. چارچوب‌های نرم‌افزاری پشتیبانی کننده از FP8
• 43. TensorFlow با FP8
• 44. PyTorch با FP8
• 45. بررسی موردی: بهبود عملکرد مدل با FP8
• 46. بهینه‌سازی مصرف انرژی با دقت ترکیبی
• 47. آینده محاسبات با دقت پایین
• 48. تحقیقات جاری در زمینه فرمت‌های داده‌ای جدید
• 49. چالش‌های مقیاس‌پذیری در دقت ترکیبی
• 50. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل با دقت پایین
• 51. FP8 و یادگیری خود نظارتی
• 52. FP8 در مدل‌های مولد
• 53. FP8 و پردازش سیگنال
• 54. FP8 و داده‌های سری زمانی
• 55. FP8 و داده‌های چندرسانه‌ای
• 56. FP8 و بینایی ماشین
• 57. FP8 و پردازش ویدئو
• 58. FP8 و روباتیک
• 59. FP8 و اینترنت اشیا
• 60. FP8 و سیستم‌های تعبیه‌شده
• 61. FP8 و محاسبات ابری
• 62. FP8 و مراکز داده
• 63. FP8 و یادگیری انتقال
• 64. FP8 و یادگیری چندوظیفه‌ای
• 65. FP8 و یادگیری مداوم
• 66. FP8 و یادگیری فعال
• 67. FP8 و یادگیری تقویتی عمیق
• 68. FP8 و شبکه‌های عصبی گراف
• 69. FP8 و مدل‌های زبانی بزرگ
• 70. FP8 و هوش مصنوعی توضیح‌پذیر
• 71. FP8 و یادگیری ماشین عادلانه
• 72. FP8 و حفاظت از حریم خصوصی در یادگیری ماشین
• 73. FP8 و یادگیری ماشین مقاوم در برابر حملات
• 74. FP8 و محاسبات توزیع‌شده
• 75. FP8 و یادگیری ماشین موازی
• 76. FP8 و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 77. FP8 و حافظه‌های درجا
• 78. FP8 و تکنیک‌های برش
• 79. FP8 و تکنیک‌های هرس
• 80. FP8 و تکنیک‌های کوانتیزاسیون ساختاری
• 81. FP8 و معماری‌های شبکه عصبی کم‌مصرف
• 82. FP8 و بهینه‌سازی کامپایلر برای دقت ترکیبی
• 83. FP8 و پروفایلینگ عملکرد در سطح کرنل
• 84. FP8 و تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه پنهان
• 85. FP8 و تکنیک‌های پیش‌بینی شاخه
• 86. FP8 و تکنیک‌های موازی‌سازی داده‌ها
• 87. FP8 و تکنیک‌های موازی‌سازی مدل
• 88. FP8 و تکنیک‌های همگام‌سازی
• 89. FP8 و تکنیک‌های کاهش ارتباطات
• 90. FP8 و تکنیک‌های تجمیع گرادیان
• 91. FP8 و تکنیک‌های توزیع داده‌ها
• 92. FP8 و تکنیک‌های توزیع مدل
• 93. FP8 و الگوریتم‌های بهینه‌سازی توزیع‌شده
• 94. FP8 و پروتکل‌های ارتباطی توزیع‌شده
• 95. FP8 و معماری‌های توزیع‌شده
• 96. FP8 و سیستم‌های عامل توزیع‌شده
• 97. FP8 و ابزارهای نظارت توزیع‌شده
• 98. FP8 و ابزارهای دیباگینگ توزیع‌شده
• 99. FP8 و ابزارهای پروفایلینگ توزیع‌شده
• 100. FP8 و ابزارهای مدیریت توزیع‌شده