کتاب صوتی بهینه‌سازی اجرای مدل‌های DL بر روی GPU

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: بهینه‌سازی اجرای مدل‌های DL بر روی GPU

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 2. مروری بر معماری‌های اصلی شبکه‌های عصبی
• 3. مفهوم Tensor و عملیات پایه
• 4. آشنایی با سخت‌افزار GPU و تفاوت آن با CPU
• 5. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی
• 6. مفهوم حافظه سلسله‌مراتبی (Memory Hierarchy) در CPU و GPU
• 7. نقش GPU در سرعت‌بخشیدن به آموزش و استنتاج مدل‌های DL
• 8. معرفی ابزارهای اصلی برای برنامه‌نویسی GPU (CUDA/OpenCL)
• 9. معرفی فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (PyTorch, TensorFlow)
• 10. چالش‌های بهینه‌سازی مدل‌های DL بر روی GPU
• 11. جزئیات معماری داخلی GPU (SMs, Cores)
• 12. مفهوم Warp و Thread در GPU
• 13. مدل برنامه‌نویسی CUDA: هاست (Host) و دیوایس (Device)
• 14. ساختار سلسله‌مراتبی Threadها (Grid, Block, Thread)
• 15. نحوه نگارش اولین کرنل (Kernel) CUDA
• 16. انتقال داده بین CPU و GPU (cudaMemcpy)
• 17. مدیریت حافظه در CUDA (cudaMalloc, cudaFree)
• 18. مفهوم کرنل و فراخوانی آن
• 19. همگام‌سازی (Synchronization) در CUDA (cudaDeviceSynchronize, __syncthreads)
• 20. کنترل خطا و دیباگینگ در برنامه‌های CUDA
• 21. انواع حافظه در GPU: سراسری (Global), مشترک (Shared), محلی (Local)
• 22. حافظه ثابت (Constant Memory) و حافظه بافت (Texture Memory)
• 23. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه سراسری (Memory Coalescing)
• 24. استفاده بهینه از حافظه مشترک (Shared Memory) برای کاهش دسترسی به Global Memory
• 25. تکنیک‌های کاهش Bank Conflict در Shared Memory
• 26. مدیریت حافظه مجازی و Unified Memory در CUDA
• 27. استفاده از حافظه‌های Pin-Memory (Page-locked Host Memory)
• 28. انتقال ناهم‌زمان داده (Asynchronous Data Transfer) با Streamها
• 29. مفهوم رویدادها (Events) برای زمان‌بندی و همگام‌سازی در Streamها
• 30. تاثیر پهنای باند حافظه (Memory Bandwidth) بر عملکرد
• 31. بهینه‌سازی استفاده از رجیسترها و جلوگیری از Register Spill
• 32. پنهان‌سازی تاخیر (Latency Hiding) با افزایش Occupancy
• 33. مفهوم و تاثیر Warp Divergence بر عملکرد
• 34. تکنیک‌های کاهش Warp Divergence
• 35. عملیات اتمیک (Atomic Operations) و کاربرد آنها
• 36. پیاده‌سازی عملیات Reduction بر روی GPU
• 37. پیاده‌سازی Parallel Prefix Sum (Scan)
• 38. بهینه‌سازی Matrix Multiplication (GEMM) با CUDA
• 39. استفاده از __CUDA_ARCH__ برای کدنویسی ویژه معماری
• 40. دستورالعمل‌های Intrinsics برای بهینه‌سازی‌های سطح پایین
• 41. استفاده از Dynamic Parallelism (Kernels launching Kernels)
• 42. تکنیک‌های Loop Unrolling و Software Pipelining
• 43. بهینه‌سازی دسترسی به داده (Data Locality)
• 44. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (Tensor Cores در NVIDIA GPUs)
• 45. بررسی تاثیر Cache L1/L2 بر عملکرد Kernel
• 46. آشنایی با نحوه استفاده فریم‌ورک‌ها از GPU
• 47. مدل‌سازی Tensorها در PyTorch و TensorFlow برای GPU
• 48. مفهوم گراف محاسباتی (Computational Graph) و اجرای آن بر روی GPU
• 49. مشتق‌گیری خودکار (Autograd) و نقش آن در بهینه‌سازی GPU
• 50. استفاده از API فریم‌ورک‌ها برای عملیات GPU (e.g., .to('cuda'), tf.device('/GPU:0'))
• 51. معرفی CuDNN و CuBLAS: کتابخانه‌های بهینه‌شده برای DL بر روی GPU
• 52. تفاوت بین نسخه‌های مختلف CUDA/CuDNN و تاثیر آن
• 53. پیاده‌سازی کرنل‌های CUDA سفارشی (Custom CUDA Kernels) در PyTorch
• 54. پیاده‌سازی کرنل‌های CUDA سفارشی در TensorFlow
• 55. مدیریت حافظه GPU توسط فریم‌ورک‌ها
• 56. بهینه‌سازی عملیات I/O و پیش‌پردازش داده برای GPU
• 57. استفاده از Dataloaders موازی برای تغذیه سریع‌تر GPU
• 58. استراتژی‌های بهینه‌سازی حافظه در فریم‌ورک‌ها
• 59. بررسی مصرف حافظه GPU توسط لایه‌های مختلف مدل
• 60. ابزارهای پروفایلینگ حافظه در فریم‌ورک‌ها (e.g., PyTorch Memory Profiler)
• 61. معرفی ابزارهای پروفایلینگ GPU (NVIDIA Nsight Systems, Nsight Compute)
• 62. تحلیل خروجی پروفایلر برای شناسایی گلوگاه‌ها
• 63. تفکیک زمان مصرفی بین CPU و GPU
• 64. شناسایی عملیات‌های با Latency بالا
• 65. بررسی میزان استفاده از GPU (GPU Utilization)
• 66. تحلیل پهنای باند حافظه و ترافیک داده
• 67. شناسایی Bottleneckهای ناشی از Warp Divergence و Bank Conflict
• 68. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ فریم‌ورک‌ها (e.g., PyTorch Profiler, TensorFlow Profiler)
• 69. تجزیه و تحلیل ردیابی (Trace Analysis) برای درک جریان اجرایی
• 70. تکنیک‌های بنچمارکینگ (Benchmarking) دقیق و قابل تکرار
• 71. آموزش با دقت مخلوط (Mixed Precision Training) با FP16 و BFloat16
• 72. استفاده از Automatic Mixed Precision (AMP) در PyTorch و TensorFlow
• 73. مزایا و چالش‌های Mixed Precision
• 74. مفهوم Loss Scaling در Mixed Precision
• 75. بهینه‌سازی حجم بچ (Batch Size) برای GPU
• 76. تجمع گرادیان (Gradient Accumulation) برای شبیه‌سازی بچ‌های بزرگتر
• 77. بارگذاری داده پویا (Dynamic Batching) برای افزایش استفاده از GPU
• 78. تاثیر بهینه‌سازها (Optimizers) و زمان‌بند نرخ یادگیری (Learning Rate Schedulers) بر سرعت همگرایی
• 79. استفاده از Dataloaders با قابلیت پیش‌واکشی (Prefetching)
• 80. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه در آموزش (e.g., Gradient Checkpointing)
• 81. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده (Distributed Training)
• 82. Data Parallelism: روش اصلی آموزش بر روی چند GPU
• 83. مفهوم All-Reduce و نقش آن در Data Parallelism
• 84. پیاده‌سازی DistributedDataParallel در PyTorch
• 85. پیاده‌سازی MirroredStrategy/MultiWorkerMirroredStrategy در TensorFlow
• 86. Pipe-line Parallelism برای مدل‌های بزرگ
• 87. Tensor Parallelism برای لایه‌های بزرگ
• 88. ترکیب Data و Model Parallelism
• 89. ارتباطات بین GPUها (NVLink, PCIe)
• 90. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه برای Multi-GPU Training
• 91. بهینه‌سازی استنتاج (Inference Optimization)
• 92. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل برای کاهش حجم و افزایش سرعت
• 93. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
• 94. کوانتیزاسیون در حین آموزش (Quantization-Aware Training - QAT)
• 95. معرفی NVIDIA TensorRT برای بهینه‌سازی استنتاج
• 96. استفاده از ONNX و ONNX Runtime برای استنتاج Cross-Platform
• 97. کامپایلرهای JIT (Just-In-Time) مانند TorchScript و XLA
• 98. Fusion کرنل و Graph Optimization برای افزایش کارایی
• 99. استراتژی‌های سرو مدل‌های DL (Model Serving) با تاخیر کم و throughput بالا
• 100. ملاحظات اخلاقی و پایداری در محاسبات با کارایی بالا (High-Performance Computing)

انقلابی در سرعت: مدل‌های یادگیری عمیق خود را ۱۰۰ برابر سریع‌تر کنید!

آیا از ساعت‌ها و روزها انتظار برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق خود خسته شده‌اید؟ آیا مدل‌های شما در مرحله استنتاج (Inference) کند عمل می‌کنند و نمی‌توانید از آن‌ها در کاربردهای real-time استفاده کنید؟ دنیای هوش مصنوعی با سرعت نور در حال حرکت است و تنها کسانی در این رقابت پیروز می‌شوند که بتوانند از تمام قدرت سخت‌افزار خود، به خصوص پردازنده‌های گرافیکی (GPU)، به شکلی بهینه استفاده کنند. GPUها ماشین‌های محاسباتی فوق‌العاده قدرتمندی هستند، اما اغلب توسعه‌دهندگان تنها از بخش کوچکی از توانایی آن‌ها بهره می‌برند.

دوره تخصصی "بهینه‌سازی اجرای مدل‌های DL بر روی GPU" کلید شما برای باز کردن قفل تمام این پتانسیل نهفته است. در این دوره، ما شما را از یک کاربر عادی فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch به یک معمار عملکرد تبدیل می‌کنیم؛ متخصصی که می‌تواند با درک عمیق از معماری GPU و تکنیک‌های پیشرفته محاسبات سطح بالا (HPC)، سرعت اجرای مدل‌ها را به طرز شگفت‌انگیزی افزایش دهد. این دوره فقط مجموعه‌ای از ترفندها نیست، بلکه یک سفر عمیق به قلب محاسبات موازی است که دیدگاه شما را برای همیشه تغییر خواهد داد.

با گذراندن این دوره، دیگر نگران کندی مدل‌های خود نخواهید بود. شما یاد می‌گیرید که چگونه گلوگاه‌های عملکردی را شناسایی کرده و با تکنیک‌های مدرن، آن‌ها را برطرف کنید. این دانش نه تنها شما را به یک مهندس یادگیری ماشین برجسته‌تر تبدیل می‌کند، بلکه مزیت رقابتی بی‌نظیری در بازار کار برایتان به ارمغان می‌آورد و درهای جدیدی از فرصت‌های شغلی در شرکت‌های پیشرو فناوری را به رویتان باز خواهد کرد.

درباره دوره: از تئوری تا کدنویسی در دنیای واقعی

این دوره یک مسیر یادگیری جامع و پروژه-محور است که شما را قدم به قدم با تمام جنبه‌های بهینه‌سازی مدل‌های Deep Learning بر روی GPU آشنا می‌کند. ما از مفاهیم پایه‌ای مانند معماری GPU و مدل برنامه‌نویسی CUDA شروع می‌کنیم و به تدریج به سراغ مباحث پیشرفته‌ای مانند پروفایلینگ، بهینه‌سازی حافظه، کوانتیزاسیون (Quantization)، و استفاده از ابزارهای قدرتمندی مانند NVIDIA TensorRT می‌رویم. ما فقط به شما نمی‌گوییم "چه کاری" انجام دهید، بلکه به شما آموزش می‌دهیم "چرا" و "چگونه" هر تکنیک، عملکرد مدل شما را بهبود می‌بخشد. تمام مفاهیم تئوری با مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی همراه شده‌اند تا شما بتوانید دانش کسب شده را بلافاصله در کارهای خود به کار ببرید.

موضوعات کلیدی دوره

• آشنایی عمیق با معماری GPU و مدل برنامه‌نویسی موازی (CUDA)
• تکنیک‌های پیشرفته پروفایلینگ (Profiling) برای شناسایی دقیق گلوگاه‌های عملکردی
• استراتژی‌های بهینه‌سازی دسترسی به حافظه برای کاهش تأخیر و افزایش پهنای باند
• پیاده‌سازی محاسبات با دقت ترکیبی (Mixed-Precision) برای افزایش چشمگیر سرعت
• اجرای تکنیک کوانتیزاسیون (Quantization) برای کاهش حجم مدل و سرعت بخشیدن به استنتاج
• مفهوم فیوژن کرنل‌ها (Kernel Fusion) و کاهش سربار فراخوانی‌های GPU
• کار با کتابخانه‌های سطح بالای بهینه‌سازی مانند NVIDIA TensorRT و cuDNN
• پیاده‌سازی موازی‌سازی داده و مدل (Data & Model Parallelism) برای آموزش مدل‌های غول‌پیکر
• مطالعه موردی و بهینه‌سازی مدل‌های محبوب مانند ResNet, BERT و Transformer

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• متخصصان یادگیری ماشین و دانشمندان داده که می‌خواهند مدل‌های سریع‌تر و کارآمدتری بسازند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که در پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند و با چالش‌های عملکردی روبرو هستند.
• دانشجویان تحصیلات تکمیلی (ارشد و دکتری) در رشته‌های مهندسی کامپیوتر، هوش مصنوعی و علوم داده.
• مهندسان محاسبات سطح بالا (HPC) که قصد دارند تخصص خود را به حوزه یادگیری عمیق گسترش دهند.
• هر علاقه‌مندی به برنامه‌نویسی GPU که می‌خواهد از سطح مقدماتی فراتر رفته و به یک متخصص واقعی تبدیل شود.

چرا باید در این دوره شرکت کنید؟

۱. جهش شغلی و تمایز در بازار کار

دانش بهینه‌سازی روی GPU یک مهارت کمیاب و بسیار پرتقاضا است. شرکت‌های بزرگ فناوری به دنبال متخصصانی هستند که بتوانند هزینه‌های محاسباتی را کاهش داده و محصولات هوش مصنوعی را سریع‌تر به بازار عرضه کنند. با کسب این مهارت، شما از یک توسعه‌دهنده معمولی به یک مهره کلیدی و ارزشمند تبدیل می‌شوید.

۲. صرفه‌جویی چشمگیر در زمان و هزینه

مدل‌های سریع‌تر به معنای چرخه‌های تحقیق و توسعه کوتاه‌تر، هزینه‌های پایین‌تر برای سرورهای ابری (Cloud) و امکان ارائه خدمات real-time به کاربران است. دانشی که در این دوره کسب می‌کنید، مستقیماً به کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری در پروژه‌های شما منجر می‌شود.

۳. درک عمیق و بنیادی، نه فقط استفاده از ابزار

این دوره به شما کمک می‌کند تا "زیر کاپوت" فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق را درک کنید. شما یاد می‌گیرید که یک مدل چگونه واقعاً روی سخت‌افزار اجرا می‌شود و این درک عمیق به شما قدرت می‌دهد تا راه‌حل‌هایی خلاقانه برای پیچیده‌ترین مشکلات عملکردی پیدا کنید.

۴. محتوای کاملاً کاربردی و پروژه محور

ما معتقدیم که بهترین راه یادگیری، عمل کردن است. به همین دلیل، تمام سرفصل‌های دوره با تمرین‌ها و پروژه‌های عملی همراه شده‌اند. شما تکنیک‌های مختلف را بر روی مدل‌های واقعی پیاده‌سازی کرده و تأثیر شگفت‌انگیز آن‌ها را با چشمان خود مشاهده خواهید کرد.

سفری جامع با بیش از ۱۰۰ سرفصل تخصصی

ما مسیری بی‌نظیر برای شما طراحی کرده‌ایم که شامل بیش از ۱۰۰ سرفصل دقیق و تخصصی است. این سرفصل‌ها به گونه‌ای چیده شده‌اند که شما را از سطح مبتدی به یک متخصص تمام‌عیار در زمینه بهینه‌سازی GPU تبدیل کنند. در ادامه نگاهی گذرا به برخی از فصل‌های اصلی این دوره می‌اندازیم:

• فصل اول: مبانی معماری GPU و CUDA (از ساختار SM تا مدل‌های Thread Hierarchy)
• فصل دوم: پروفایلینگ حرفه‌ای با Nsight Systems & Compute (شناسایی Bottleneck ها مانند یک کارآگاه)
• فصل سوم: بهینه‌سازی حافظه (الگوهای دسترسی Coalesced، استفاده از Shared Memory و ...)
• فصل چهارم: بهینه‌سازی محاسبات (کاهش دقت با FP16/INT8، استفاده از Tensor Cores)
• فصل پنجم: غواصی در دنیای TensorRT (ساخت Engine، کالیبراسیون و پیاده‌سازی پلاگین‌های سفارشی)
• فصل ششم: بهینه‌سازی مدل‌های Transformer و LLM (چالش‌های خاص مدل‌های زبانی بزرگ)
• فصل هفتم: موازی‌سازی در مقیاس بزرگ (تکنیک‌های Data, Tensor, و Pipeline Parallelism)
• فصل هشتم: پروژه‌های پایانی (بهینه‌سازی یک مدل تشخیص اشیا و یک مدل پردازش زبان طبیعی از صفر تا صد)

این لیست تنها بخش کوچکی از اقیانوس دانشی است که در انتظار شماست. برای مشاهده لیست کامل ۱۰۰ سرفصل دوره و برداشتن اولین قدم برای تبدیل شدن به یک متخصص HPC در حوزه هوش مصنوعی، همین حالا ثبت‌نام کنید و آینده شغلی خود را متحول سازید!

📦 مجموعه شامل:

• ✅ ویدیوهای فارسی
• ✅ پادکست های صوتی فارسی
• ✅ کتاب PDF فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی