فلش‌کارت‌های آموزشی تسلط بر بهینه‌سازی GPU برای راه‌اندازی AITuberهای چند-عاملی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر بهینه‌سازی GPU برای راه‌اندازی AITuberهای چند-عاملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و سخت‌افزار

موضوع میانی: بهینه‌سازی منابع برای سیستم‌های چند-عاملی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری GPU در پردازش مدل‌های زبانی و صوتی
• 2. تحلیل نیازمندی‌های سخت‌افزاری برای AITuberهای چند-عاملی
• 3. مفهوم VRAM و تاثیر آن بر تعداد Agentهای فعال
• 4. تفاوت پردازش متمرکز در مقابل پردازش توزیع‌شده در GPU
• 5. معرفی ابزارهای مانیتورینگ لحظه‌ای مصرف GPU
• 6. استراتژی‌های مدیریت حافظه برای مدل‌های LLM
• 7. تکنیک‌های Quantization برای کاهش مصرف VRAM
• 8. پیاده‌سازی 4-bit و 8-bit Quantization در محیط‌های عملیاتی
• 9. بهینه‌سازی لایه‌های مدل با استفاده از LoRA و QLoRA
• 10. مدیریت حافظه مشترک بین چندین Agent در یک GPU
• 11. استفاده از تکنیک KV Cache برای تسریع پاسخ‌دهی
• 12. بهینه‌سازی مدل‌های TTS (تبدیل متن به گفتار) برای کاهش تأخیر
• 13. مدیریت منابع برای مدل‌های Live2D و رندرینگ گرافیکی
• 14. تکنیک‌های Offloading حافظه از GPU به RAM
• 15. پیاده‌سازی Dynamic Batching برای مدیریت درخواست‌های همزمان
• 16. بهینه‌سازی Pipeline ارتباطی بین Agentها و GPU
• 17. استفاده از vLLM برای افزایش نرخ توکن در ثانیه
• 18. پیکربندی TensorRT برای شتاب‌دهی استنتاج مدل‌ها
• 19. مدیریت صف پردازشی (Queue Management) برای جلوگیری از Crash
• 20. بهینه‌سازی مصرف انرژی و کنترل دمای GPU در استریم‌های طولانی
• 21. استفاده از Multi-GPU Setup برای توزیع Agentها
• 22. پیاده‌سازی Model Parallelism در محیط‌های چند-کارت گرافیک
• 23. بهینه‌سازی ارتباط بین GPUها از طریق NVLink
• 24. تکنیک‌های کاهش Latency در سیستم‌های پاسخ‌دهی بلادرنگ
• 25. مدیریت Priority در تخصیص منابع GPU به Agentهای مختلف
• 26. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص گفتار (STT) برای ورودی‌های همزمان
• 27. استراتژی‌های Swap کردن مدل‌ها در حافظه VRAM
• 28. استفاده از FlashAttention برای افزایش سرعت پردازش توکن‌ها
• 29. پیکربندی بهینه CUDA و cuDNN برای محیط AITuber
• 30. تحلیل گلوگاه‌های (Bottlenecks) سخت‌افزاری در سیستم‌های چند-عاملی
• 31. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌های Vision-Language
• 32. مدیریت حافظه برای انیمیشن‌های متصل به هوش مصنوعی
• 33. استفاده از Docker و NVIDIA Container Toolkit برای ایزوله‌سازی منابع
• 34. پیکربندی محیط‌های مجازی برای جلوگیری از تداخل کتابخانه‌ها
• 35. روش‌های کاهش اثر Overhead در فراخوانی‌های API محلی
• 36. بهینه‌سازی سرعت لود مدل‌ها از دیسک به GPU
• 37. استفاده از تکنیک Speculative Decoding برای افزایش سرعت
• 38. مدیریت حافظه در زمان استفاده از ابزارهای RAG برای Agentها
• 39. بهینه‌سازی دیتابیس‌های برداری در حافظه GPU
• 40. تکنیک‌های Pruning برای حذف پارامترهای غیرضروری مدل
• 41. تنظیمات بهینه Windows و Linux برای حداکثر بهره‌وری GPU
• 42. استراتژی‌های Load Balancing بین چندین GPU
• 43. بهینه‌سازی نرخ فریم رندرینگ در کنار پردازش LLM
• 44. بررسی تاثیر Precision (FP16 vs BF16) بر پایداری Agentها
• 45. پیاده‌سازی سیستم‌های Auto-scaling برای منابع GPU
• 46. روش‌های تشخیص و رفع خطای Out of Memory (OOM)
• 47. بهینه‌سازی مصرف VRAM در مدل‌های Voice Conversion
• 48. مدیریت همزمانی (Concurrency) در درخواست‌های چند-عاملی
• 49. تکنیک‌های Caching پاسخ‌های تکراری برای کاهش فشار GPU
• 50. بهینه‌سازی ارتباط بین مدل‌های متنی و مدل‌های بصری
• 51. بررسی ابزارهای مدیریت منابع مانند NVIDIA-SMI و Weights & Biases
• 52. پیاده‌سازی سیستم‌های Watchdog برای بازنشانی خودکار GPU
• 53. بهینه‌سازی مدل‌های کوچک (SLM) برای جایگزینی در Agentهای فرعی
• 54. استراتژی‌های کاهش اثر Jitter در خروجی‌های صوتی و تصویری
• 55. بهینه‌سازی لایه‌های Attention در مدل‌های ترنسفورمر
• 56. مدیریت حافظه در سیستم‌های Multi-modal AITuber
• 57. تکنیک‌های بهینه‌سازی برای کارت‌های گرافیک سری RTX
• 58. استفاده از Xformers برای کاهش مصرف حافظه
• 59. پیکربندی بهینه Triton Inference Server
• 60. مدیریت حافظه در زمان اجرای چندین Instance از یک مدل
• 61. بهینه‌سازی Pipeline انتقال داده بین CPU و GPU
• 62. روش‌های کاهش تأخیر در سیستم‌های Inter-Agent Communication
• 63. پیکربندی بهینه برای استریمینگ در OBS همزمان با پردازش GPU
• 64. تحلیل اثر اندازه Context Window بر مصرف VRAM
• 65. تکنیک‌های مدیریت حافظه برای Agentهای دارای حافظه بلندمدت
• 66. بهینه‌سازی مدل‌های Emotion-based برای تغییرات لحظه‌ای صدا
• 67. استفاده از تکنیک‌های Distillation برای ساخت مدل‌های سبک‌تر
• 68. بهینه‌سازی پردازش موازی در محیط‌های Pythonic
• 69. مدیریت تداخل منابع بین پردازش‌های گرافیکی و محاسباتی
• 70. روش‌های تست فشار (Stress Test) برای سنجش پایداری سیستم
• 71. بهینه‌سازی مصرف GPU در حالت Idle برای Agentهای در انتظار
• 72. پیاده‌سازی سیستم‌های Dynamic VRAM Allocation
• 73. بررسی تاثیر Overclocking بر روی سرعت استنتاج AI
• 74. بهینه‌سازی جریان داده در معماری‌های Agent-to-Agent
• 75. استراتژی‌های کاهش مصرف VRAM در مدل‌های Diffusion برای AITuber
• 76. مدیریت حافظه در سیستم‌های چند-زبانه
• 77. بهینه‌سازی نرخ پاسخ‌دهی (TTFT) در محیط‌های زنده
• 78. تکنیک‌های Advanced Paging در مدیریت حافظه GPU
• 79. بررسی جایگزین‌های سخت‌افزاری و شتاب‌دهنده‌های تخصصی
• 80. بهینه‌سازی نهایی و چک‌لیست استقرار سیستم AITuber