کتاب صوتی مدیریت و بهینه‌سازی زیرساخت‌های محاسباتی برای مدل‌های زبانی بزرگ در مراکز داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت و بهینه‌سازی زیرساخت‌های محاسباتی برای مدل‌های زبانی بزرگ در مراکز داده

موضوع کلی: علوم و مهندسی رایانه

موضوع میانی: زیرساخت‌های پردازش ابری و مراکز داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مراکز داده برای پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 2. شناخت چرخه‌های حیات مدل‌های زبانی بزرگ و نیازهای سخت‌افزاری
• 3. مفاهیم پایه رایانش ابری و نقش آن در توسعه مدل‌های زبانی
• 4. استانداردهای طراحی زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر در مراکز داده
• 5. بررسی توان پردازشی و اهمیت واحدهای پردازش گرافیکی در آموزش مدل‌ها
• 6. مدیریت حافظه در خوشه‌های محاسباتی با کارایی بالا
• 7. پروتکل‌های ارتباطی و شبکه‌های پرسرعت در مراکز داده مدرن
• 8. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم و بهینه‌سازی دسترسی به دیسک‌ها
• 9. مفهوم مجازی‌سازی در بسترهای ابری و تأثیر آن بر مدل‌های زبانی
• 10. بررسی بهره‌وری انرژی و خنک‌سازی در مراکز داده پیشرفته
• 11. روش‌های توزیع آموزش مدل‌های زبانی روی گره‌های پردازشی
• 12. استراتژی‌های موازی‌سازی داده‌ها و مدل‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
• 13. مدیریت بارهای کاری و زمان‌بندی منابع در مراکز داده
• 14. پایش عملکرد سخت‌افزار و تحلیل گلوگاه‌های محاسباتی
• 15. امنیت زیرساخت‌های ابری و حفاظت از داده‌های حساس
• 16. روش‌های عیب‌یابی و مدیریت پایداری در خوشه‌های پردازشی
• 17. تکنیک‌های بهینه‌سازی مصرف منابع در طول چرخه آموزش مدل
• 18. مدیریت مدل‌های زبانی در مقیاس بزرگ و چالش‌های مقیاس‌پذیری
• 19. استقرار مدل‌های زبانی در محیط‌های تولیدی با استفاده از کانتینرها
• 20. ارکستراسیون منابع ابری با ابزارهای مدیریت کلاستر
• 21. بررسی تأخیر در استنتاج مدل‌های زبانی و روش‌های کاهش آن
• 22. بهینه‌سازی شبکه برای ارتباطات بین گره‌ای در مراکز داده
• 23. تحلیل هزینه‌های عملیاتی و مدیریت منابع در رایانش ابری
• 24. استفاده از معماری‌های حافظه سلسله‌مراتبی در پردازش‌های سنگین
• 25. راهکارهای پشتیبان‌گیری و تداوم کسب‌وکار در مراکز داده
• 26. بهینه‌سازی نرم‌افزاری برای افزایش بهره‌وری سخت‌افزارهای محاسباتی
• 27. تأثیر توپولوژی شبکه بر سرعت آموزش مدل‌های زبانی
• 28. روش‌های اندازه‌گیری و بنچمارک‌گیری عملکرد مراکز داده
• 29. آینده‌نگری در توسعه زیرساخت‌های هوش مصنوعی بومی و پایدار