فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای یادگیری ماشین

موضوع کلی: معماری و سازماندهی کامپیوتر

موضوع میانی: معماری و سازماندهی سیستم‌های محاسباتی برای طراحی مدار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر معماری‌های محاسباتی برای یادگیری ماشین
• 3. پردازنده‌های مرکزی و نقش آن‌ها در یادگیری ماشین
• 4. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و کاربردهای آن‌ها در یادگیری ماشین
• 5. مقایسه عملکردی CPU و GPU در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 6. معرفی واحدهای پردازش تنسور (TPU)
• 7. معماری TPU و مزایای آن نسبت به CPU و GPU
• 8. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سخت‌افزار یادگیری ماشین
• 9. تکنیک‌های کاهش دقت محاسبات برای افزایش سرعت
• 10. کوانتیزاسیون مدل‌های یادگیری ماشین
• 11. هرس کردن (Pruning) شبکه‌های عصبی
• 12. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 13. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه در یادگیری ماشین
• 14. بهینه‌سازی انتقال داده بین پردازنده و حافظه
• 15. استفاده از حافظه‌های با پهنای باند بالا (HBM)
• 16. معماری‌های حافظه توزیع‌شده برای مدل‌های بزرگ
• 17. مقدمه‌ای بر FPGA و کاربرد آن در یادگیری ماشین
• 18. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر روی FPGA
• 19. بهینه‌سازی مصرف انرژی در FPGA
• 20. معرفی شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری سفارشی (ASIC)
• 21. طراحی ASIC برای الگوریتم‌های خاص یادگیری ماشین
• 22. بررسی ابزارهای پروفایلینگ سخت‌افزاری
• 23. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد در سخت‌افزار
• 24. بهینه‌سازی کد برای معماری‌های مختلف سخت‌افزاری
• 25. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی شده (مانند cuDNN، MKL)
• 26. بهینه‌سازی کامپایلر برای یادگیری ماشین
• 27. استفاده از کامپایلرهای خاص دامنه (Domain-Specific Compilers)
• 28. بهینه‌سازی موازی‌سازی در سخت‌افزار
• 29. موازی‌سازی داده و مدل
• 30. بهینه‌سازی توزیع محاسبات در سیستم‌های چند پردازنده‌ای
• 31. استفاده از چارچوب‌های توزیع‌شده (مانند TensorFlow Distributed، PyTorch Distributed)
• 32. بهینه‌سازی ارتباطات بین گره‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 33. معرفی نسل‌های جدید حافظه‌ها (مانند NVM)
• 34. تاثیر حافظه‌های جدید بر عملکرد یادگیری ماشین
• 35. بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای سخت‌افزار
• 36. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای سخت‌افزار
• 37. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) برای سخت‌افزار
• 38. بهینه‌سازی ترانسفورمرها برای سخت‌افزار
• 39. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای سخت‌افزار
• 40. بررسی معماری‌های جدید سخت‌افزاری برای هوش مصنوعی
• 41. معرفی سخت‌افزارهای نورومورفیک
• 42. تکنیک‌های کاهش اثرات نویز در سخت‌افزار
• 43. تکنیک‌های تحمل خطا در سخت‌افزار
• 44. بررسی روش‌های تست و اعتبارسنجی سخت‌افزار
• 45. مقدمه‌ای بر طراحی سیستم‌های یادگیری ماشین با در نظر گرفتن محدودیت‌های سخت‌افزاری