کتاب صوتی الگو‌های معماری برای پایتپ‌های مقیاس‌پذیر یادگیری عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره الگو‌های معماری برای پایتپ‌های مقیاس‌پذیر یادگیری عمیق

موضوع کلی: معماری و سازماندهی کامپیوتر

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایتپ‌های یادگیری عمیق و مقیاس‌پذیری
• 2. معماری‌های توزیع‌شده برای یادگیری عمیق
• 3. مبانی ارتباطات موازی و هم‌افزایی در یادگیری عمیق
• 4. معماری Data Parallelism و چالش‌های آن
• 5. معماری Model Parallelism و کاربردهای آن
• 6. استراتژی‌های ترکیب Data و Model Parallelism
• 7. بهینه‌سازی ارتباطات: All-Reduce و Ring All-Reduce
• 8. ارتباطات ناهمزمان (Asynchronous Communication) در یادگیری عمیق
• 9. استفاده از کتابخانه‌های ارتباطی: NCCL، Gloo، MPI
• 10. معماری‌های مبتنی بر Parameter Server
• 11. مزایا و معایب معماری Parameter Server
• 12. بهینه‌سازی Parameter Server: شاردینگ، فشرده‌سازی
• 13. معماری‌های بدون Parameter Server: All-Reduce و Gradient Accumulation
• 14. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق و پشتیبانی از مقیاس‌پذیری: TensorFlow، PyTorch، JAX
• 15. استفاده از TensorFlow Distributed Strategies
• 16. استفاده از PyTorch DistributedDataParallel و FullyShardedDataParallel
• 17. مقیاس‌پذیری در محیط‌های ابری: AWS، GCP، Azure
• 18. استفاده از Kubernetes برای مدیریت پایتپ‌های یادگیری عمیق
• 19. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پایتپ‌های یادگیری عمیق
• 20. Quantization برای کاهش حجم مدل و افزایش سرعت
• 21. Pruning برای کاهش پیچیدگی مدل
• 22. Knowledge Distillation برای انتقال دانش از مدل‌های بزرگ به کوچک
• 23. Mixed Precision Training: FP16 و BF16
• 24. Gradient Checkpointing برای کاهش مصرف حافظه
• 25. Offloading به CPU/NVMe برای مدیریت حافظه
• 26. Data Loading و Preprocessing بهینه برای مقیاس‌پذیری
• 27. استفاده از فرمت‌های داده بهینه: TFRecord، Parquet
• 28. Caching و Prefetching داده‌ها
• 29. پایش و پروفایلینگ پایتپ‌های یادگیری عمیق
• 30. ابزارهای پایش: TensorBoard، Weights & Biases
• 31. شناسایی Bottleneckها در پایتپ‌های یادگیری عمیق
• 32. بهینه‌سازی I/O با استفاده از distributed file systems
• 33. استفاده از SSDها و NVMeها برای افزایش سرعت I/O
• 34. معماری‌های Pipeline Parallelism
• 35. استراتژی‌های Load Balancing در Pipeline Parallelism
• 36. بهینه‌سازی ارتباطات در Pipeline Parallelism
• 37. معماری‌های Expert Parallelism
• 38. استفاده از Mixture of Experts (MoE) در مقیاس بزرگ
• 39. چالش‌ها و راهکارهای آموزش MoE
• 40. معماری‌های Sparsity-Aware
• 41. بهینه‌سازی Sparse Matrices برای یادگیری عمیق
• 42. استفاده از Sparse Communication
• 43. معماری‌های Federated Learning
• 44. چالش‌های مقیاس‌پذیری در Federated Learning
• 45. استفاده از Secure Aggregation در Federated Learning
• 46. پروتکل‌های ارتباطی در Federated Learning
• 47. بهینه‌سازی Batch Size و Learning Rate در پایتپ‌ها
• 48. استفاده از Adaptive Optimizers در مقیاس بزرگ
• 49. آشنایی با الگوریتم‌های موازی بهینه‌سازی
• 50. محافظت از حریم خصوصی در یادگیری عمیق توزیع‌شده
• 51. Differential Privacy و کاربردهای آن
• 52. Homomorphic Encryption و کاربردهای آن
• 53. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای خاص: TPU، GPU
• 54. استفاده از Tensor Cores در GPUها
• 55. بهینه‌سازی Kernelها برای TPUها
• 56. معماری‌های Transformer و مقیاس‌پذیری آن‌ها
• 57. بهینه‌سازی Attention Mechanisms
• 58. استفاده از Sparse Attention
• 59. معماری‌های Vision Transformer (ViT) و مقیاس‌پذیری آن‌ها
• 60. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های NLP بزرگ
• 61. بهینه‌سازی برای مدل‌های مولد: GANs، VAEs
• 62. مقیاس‌پذیری در Reinforcement Learning
• 63. استفاده از Distributed RL