کتاب صوتی طراحی و پیاده‌سازی کامپایلرهای کارآمد برای مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از PluS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی کامپایلرهای کارآمد برای مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از PluS

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: بهینه‌سازی سیستم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری کامپایلرهای یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با ساختار و اهداف کامپایلر PluS
• 3. بررسی چرخه‌ حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط PluS
• 4. تحلیل گراف‌های محاسباتی در چارچوب PluS
• 5. مفاهیم پایه در بازنمایی میانی یا IR در کامپایلرهای هوش مصنوعی
• 6. مدیریت حافظه و تخصیص منابع در هسته کامپایلر
• 7. الگوریتم‌های بهینه‌سازی گراف و کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 8. طراحی و پیاده‌سازی زمان‌بندهای گراف یا Graph Schedules در PluS
• 9. بررسی قابلیت توسعه و معماری پلاگین‌محور در PluS
• 10. تکنیک‌های ذوب کردن عملیات یا Operator Fusion برای افزایش کارایی
• 11. بهینه‌سازی لایه‌های عصبی کانولوشنی در سطح کامپایلر
• 12. مدیریت موازی‌سازی و توزیع بار در پردازش‌های سنگین
• 13. تحلیل وابستگی‌های داده‌ای و بهینه‌سازی جریان داده
• 14. استراتژی‌های انتخاب هسته محاسباتی یا Kernel Selection
• 15. بهینه‌سازی انتقال داده بین حافظه اصلی و پردازنده
• 16. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازنویسی گراف برای بهبود کارایی
• 17. ارزیابی عملکرد و معیارهای سنجش سرعت در کامپایلرهای هوش مصنوعی
• 18. تکنیک‌های کوانتایزاسیون و کاهش دقت در مرحله کامپایل
• 19. شبیه‌سازی و اعتبارسنجی خروجی‌های بهینه‌شده
• 20. بررسی یکپارچه‌سازی با کتابخانه‌های سخت‌افزاری استاندارد
• 21. رفع اشکال و دیباگینگ در گراف‌های بهینه‌شده
• 22. بهینه‌سازی مصرف انرژی در زمان اجرای مدل‌های کامپایل‌شده
• 23. توسعه ماژول‌های سفارشی برای پشتیبانی از لایه‌های جدید
• 24. امنیت در طراحی کامپایلر و جلوگیری از تزریق کد مخرب
• 25. بررسی موردی کامپایل یک مدل شبکه عصبی پیچیده با PluS
• 26. تکنیک‌های پیشرفته حافظه پنهان یا Cache Optimization در کامپایلر
• 27. مدل‌سازی هزینه و پیش‌بینی عملکرد قبل از اجرا
• 28. بهینه‌سازی ساختارهای کنترلی در گراف‌های محاسباتی
• 29. مستندسازی و نگهداری کدهای کامپایلر در پروژه‌های بزرگ
• 30. آینده کامپایلرهای هوش مصنوعی و مسیرهای توسعه در PluS