کتاب صوتی چالش‌ها و راهکارها در تأمین سخت‌افزار مقیاس‌پذیر برای LLMs

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 99,988 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره چالش‌ها و راهکارها در تأمین سخت‌افزار مقیاس‌پذیر برای LLMs

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: سخت‌افزار مورد نیاز برای آموزش LLMs (GPU, TPU)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 2. مقدمه‌ای بر معماری‌های پردازشی مدرن
  • 3. اصول طراحی سخت‌افزار برای یادگیری عمیق
  • 4. مروری بر پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و کاربردهایشان
  • 5. حافظه‌های پرسرعت و پهنای باند بالا در سیستم‌های محاسباتی
  • 6. شبکه‌های ارتباطی پرسرعت در مراکز داده
  • 7. اصول ذخیره‌سازی داده برای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 8. معماری‌های حافظه و کش در پردازنده‌ها
  • 9. تکنیک‌های موازی‌سازی در پردازش‌های سنگین
  • 10. مفاهیم پایه‌ای مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
  • 11. چالش‌های توان مصرفی و خنک‌سازی در سخت‌افزارهای مقیاس‌پذیر
  • 12. روش‌های بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
  • 13. ارزیابی عملکرد سخت‌افزار در بارهای کاری یادگیری عمیق
  • 14. معیارهای سنجش مقیاس‌پذیری سیستم‌ها
  • 15. مدل‌های ریاضی برای پیش‌بینی نیازهای سخت‌افزاری
  • 16. تحلیل هزینه-فایده در انتخاب سخت‌افزار
  • 17. مدیریت منابع در سیستم‌های خوشه‌ای (Cluster)
  • 18. مقدمه‌ای بر فناوری‌های مجازی‌سازی سخت‌افزار
  • 19. کانتینرسازی و نقش آن در استقرار برنامه‌ها
  • 20. اصول طراحی سیستم‌های تحمل‌پذیر در برابر خطا
  • 21. مکانیسم‌های افزونگی (Redundancy) در سخت‌افزار
  • 22. عیب‌یابی و رفع اشکال در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 23. اصول امنیت سخت‌افزار در برابر حملات
  • 24. مدیریت پیکربندی و به‌روزرسانی سخت‌افزار
  • 25. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (ASIC) برای LLMs
  • 26. تراشه‌های FPGA و کاربردهایشان در پردازش‌های موازی
  • 27. معرفی پردازنده‌های تنسور (TPU) و مزایای آن‌ها
  • 28. مقایسه پردازنده‌های گرافیکی و پردازنده‌های تنسور
  • 29. سخت‌افزارهای حافظه‌محور (In-Memory Computing)
  • 30. معماری‌های حافظه نوری و کاربردهای آینده
  • 31. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و ارتباط آن با LLMs
  • 32. چالش‌های ساخت و نگهداری مراکز داده مقیاس‌پذیر
  • 33. طراحی سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده
  • 34. پروتکل‌های ارتباطی در شبکه‌های پرسرعت (InfiniBand, RoCE)
  • 35. مدیریت پهنای باند شبکه برای آموزش LLMs
  • 36. تکنیک‌های کاهش تاخیر در ارتباطات سخت‌افزاری
  • 37. استراتژی‌های تقسیم‌بندی داده برای پردازش موازی
  • 38. مدل‌های توزیع بار (Load Balancing) برای سخت‌افزارهای LLM
  • 39. اصول کوئری‌پردازی در پایگاه‌های داده مقیاس‌پذیر
  • 40. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه در پردازنده‌های مدرن
  • 41. معماری‌های پردازش جریانی (Stream Processing)
  • 42. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی عملکرد سخت‌افزار
  • 43. پیش‌بینی خرابی سخت‌افزار با استفاده از یادگیری ماشین
  • 44. مدیریت چرخه عمر سخت‌افزار در مراکز داده
  • 45. استانداردهای بین‌المللی در طراحی سخت‌افزار مقیاس‌پذیر
  • 46. اصول مهندسی قابلیت اطمینان (Reliability Engineering)
  • 47. روش‌های انتخاب تامین‌کننده سخت‌افزار
  • 48. برنامه‌ریزی ظرفیت (Capacity Planning) برای رشد آینده
  • 49. استفاده از شبیه‌سازی برای ارزیابی معماری‌های سخت‌افزاری
  • 50. مدیریت انرژی در سطوح مختلف سخت‌افزار
  • 51. سیستم‌های خنک‌کننده پیشرفته برای پردازنده‌های پرقدرت
  • 52. اصول طراحی مراکز داده سبز و پایدار
  • 53. اثرات زیست‌محیطی تولید و دفع سخت‌افزار
  • 54. بازیافت و استفاده مجدد از سخت‌افزارهای قدیمی
  • 55. قوانین و مقررات مربوط به واردات و صادرات سخت‌افزار
  • 56. استانداردهای امنیتی در مراکز داده مطابق با قوانین داخلی
  • 57. چارچوب‌های قانونی حفاظت از داده در ایران
  • 58. اصول برنامه‌ریزی اضطراری (Disaster Recovery)
  • 59. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های سخت‌افزاری
  • 60. مستندسازی فنی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 61. آموزش نیروی انسانی متخصص در حوزه سخت‌افزار
  • 62. پژوهش و توسعه در حوزه سخت‌افزارهای نوین
  • 63. همکاری با مراکز تحقیقاتی و دانشگاهی داخلی
  • 64. نقش بومی‌سازی در تامین سخت‌افزار مورد نیاز
  • 65. چالش‌های تحریم در دسترسی به سخت‌افزارهای پیشرفته
  • 66. راهکارهای جایگزین در شرایط تحریم
  • 67. اهمیت اکوسیستم نرم‌افزاری و سخت‌افزاری یکپارچه
  • 68. مقدمه‌ای بر محاسبات لبه (Edge Computing) و سخت‌افزار مورد نیاز
  • 69. طراحی سخت‌افزار برای کاربردهای LLMs در لبه
  • 70. امنیت در سیستم‌های محاسبات لبه
  • 71. مدیریت انرژی در دستگاه‌های لبه
  • 72. شبکه‌های ۵G و ارتباط آن با سخت‌افزارهای مقیاس‌پذیر
  • 73. سخت‌افزارهای مورد نیاز برای پردازش در شبکه‌های نسل آینده
  • 74. مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining) در تحلیل داده‌های سخت‌افزاری
  • 75. استفاده از داده‌های عملکردی برای بهینه‌سازی سیستم
  • 76. مدیریت ترافیک شبکه در مقیاس بزرگ
  • 77. اصول طراحی سیستم‌های توزیع‌شده با تحمل‌پذیری خطا
  • 78. بررسی معماری‌های پیشرفته پردازشی (مانند Neuromorphic)
  • 79. تحولات آینده در معماری‌های پردازشی برای هوش مصنوعی
  • 80. مقایسه معماری‌های پردازشی از دیدگاه مصرف انرژی
  • 81. نقش سخت‌افزار در کاهش هزینه‌های عملیاتی LLMs
  • 82. ارزیابی تاثیر تغییرات تکنولوژیکی بر نیازهای سخت‌افزاری
  • 83. اهمیت استانداردسازی در طراحی سخت‌افزار
  • 84. چالش‌های مهاجرت به نسل جدید سخت‌افزارها
  • 85. راهکارهای افزایش طول عمر سخت‌افزارهای موجود
  • 86. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده برای کاهش نیاز به ذخیره‌سازی
  • 87. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای اجرا بر روی سخت‌افزارهای خاص
  • 88. مقدمه‌ای بر محاسبات با توان پایین (Low-Power Computing)
  • 89. کاربرد سخت‌افزارهای کم‌مصرف در سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 90. ملاحظات طراحی برای سخت‌افزارهای ماژولار
  • 91. مدیریت پیچیدگی در سیستم‌های سخت‌افزاری بزرگ
  • 92. اصول ارزیابی ریسک‌های فنی و عملیاتی
EXPRESS24 AUDIO EXPERIENCE
یادگیری را بشنوید؛ زندگی کنید
کتاب‌های صوتی و پادکست‌های آموزشی، راهی دلنشین برای کشف ایده‌های تازه، گسترش دانش و استفاده بهتر از لحظه‌های روزمره هستند.
دانش، الهام و تجربه؛ این بار با صدای زندگی
برای آموختن، همیشه لازم نیست بخوانید
گاهی بهترین فرصت یادگیری زمانی است که در مسیر رفت‌وآمد هستید، قدم می‌زنید، استراحت می‌کنید یا کارهای روزمره‌تان را انجام می‌دهید. محتوای صوتی کمک می‌کند از این لحظه‌ها برای شنیدن، اندیشیدن و آشنایی با موضوعات تازه بهره ببرید.
◷
یادگیری در دل روزمرگی
از زمان رفت‌وآمد، پیاده‌روی یا استراحت برای شنیدن محتوای مفید استفاده کنید؛ بدون آنکه همیشه به کتاب چاپی یا صفحه نمایش نیاز داشته باشید.
◎
تجربه‌ای شنیداری و دلنشین
با روایت صوتی، توضیحات گفتاری و فضای شنیداری هر محتوا همراه شوید و متناسب با سلیقه خود، شیوه تازه‌ای برای دریافت مطالب تجربه کنید.
✦
گسترش دانش و دیدگاه
با موضوعات متنوع آشنا شوید، ایده‌های تازه کشف کنید و فرصت بیشتری برای یادگیری مستمر و پرورش کنجکاوی خود بسازید.
♫
همراه با سبک زندگی شما
محتوای صوتی را متناسب با برنامه روزانه خود انتخاب کنید و در زمان مناسب، شنیدن را به بخشی از عادت‌های شخصی‌تان تبدیل کنید.
کتاب صوتی یا پادکست؟
کتاب صوتی
راهی برای همراه شدن با محتوای یک کتاب از طریق شنیدن. بسته به اثر، می‌توانید داستان‌ها، آموزش‌ها، مفاهیم تخصصی یا مطالب کاربردی را در قالب روایت و بیان صوتی دنبال کنید.
مناسب برای شنیدن و مرور محتوای کتاب‌ها
پادکست آموزشی
فرصتی برای دنبال کردن موضوعات مشخص در قالب گفت‌وگو، روایت، توضیح آموزشی یا مجموعه‌ای از قسمت‌های صوتی؛ مناسب برای کشف ایده‌ها و آشنایی با دیدگاه‌های گوناگون.
مناسب برای یادگیری موضوعی و شنیدن دیدگاه‌های تازه
هر جا که هستید، شنیدن را آغاز کنید
با دستگاه مناسب خود، محتوای صوتی را به آسانی دنبال کنید.
▯
گوشی هوشمند
اندروید و آیفون
▣
تبلت
برای شنیدن و دنبال کردن محتوا
▤
رایانه و لپ‌تاپ
با پخش‌کننده صوتی سازگار
♫
هدفون و بلندگو
برای شنیدن متناسب با محیط
چطور از تجربه شنیدن بیشتر بهره ببریم؟
✦ زمان مناسبی برای شنیدن انتخاب کنید؛ زمانی که بتوانید با آرامش به محتوا توجه داشته باشید.
✦ برای مطالب آموزشی، نکته‌های مهم را یادداشت کنید یا پس از پایان شنیدن، آن‌ها را مرور کنید.
✦ اگر محتوا طولانی است، آن را در چند نوبت دنبال کنید تا فرصت بیشتری برای درک و مرور داشته باشید.
✦ هنگام رانندگی یا انجام کارهای نیازمند تمرکز، ایمنی را در اولویت قرار دهید و از شیوه شنیدنی استفاده کنید که حواس شما را مختل نکند.
هر شنیدن، فرصتی برای کشف است
با کتاب‌های صوتی و پادکست‌های آموزشی، دنیای تازه‌ای از ایده‌ها، روایت‌ها و آموختنی‌ها را به لحظه‌های خود اضافه کنید.
کشف محصولات بیشتر در اکسپرس ۲۴
express24.ir
امکانات پخش، ادامه شنیدن و دسترسی آفلاین به نوع فایل، دستگاه و نرم‌افزار مورد استفاده بستگی دارد.
AUDIO PREVIEW
قبل از انتخاب، گوش کنید!
بخشی از سبک محتوای محصولات صوتی ما را بشنوید و با فضای آن آشنا شوید.
♫
نمونه صوتی از سبک محصولات صوتی ما
پیش‌نمایش کوتاهی از سبک پادکست های صوتی محصولات ما
پخش آنلاین
برای تجربه بهتر، می‌توانید از هدفون استفاده کنید.
تگ‌ها: GPU LLMs TPU آموزش LLMs پردازش موازی زیرساخت هوش مصنوعی سخت افزار هوش مصنوعی مدل زبانی بزرگ مقیاس پذیری هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.