اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی ذخیره‌سازی اشیاء با پروتکل RDMA در سامانه‌های هوش مصنوعی

کتاب پیاده‌سازی ذخیره‌سازی اشیاء با پروتکل RDMA در سامانه‌های هوش مصنوعی

تگ‌ها: RDMA S3 RDMA بهینه‌سازی دسترسی به داده پردازش ابری ذخیره‌سازی اشیاء سامانه‌های ابری هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی ذخیره‌سازی اشیاء با پروتکل RDMA در سامانه‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: ذخیره‌سازی و پردازش داده در سامانه‌های ابری

موضوع میانی: بهینه‌سازی دسترسی به داده برای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. معماری ذخیره‌سازی اشیاء در سامانه‌های ابری
  • 2. مفاهیم پایه پروتکل RDMA و مزایای آن
  • 3. تفاوت ذخیره‌سازی بلوکی، فایلی و اشیاء
  • 4. معرفی پروتکل S3 و سازگاری با RDMA
  • 5. نقش حافظه نهان در دسترسی سریع به داده
  • 6. چالش‌های ورودی/خروجی در workloadهای یادگیری ماشین
  • 7. مبانی انتقال داده با حذف overhead هسته سیستم‌عامل
  • 8. پیکربندی اولیه RDMA در شبکه‌های ذخیره‌سازی
  • 9. مدل‌های دسترسی مستقیم به حافظه از راه دور
  • 10. بهینه‌سازی مسیر داده برای فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین
  • 11. معماری S3 RDMA Gateway
  • 12. مقایسه عملکرد S3 سنتی با S3 RDMA
  • 13. مدیریت ابرداده در ذخیره‌سازی اشیاء با RDMA
  • 14. تکنیک‌های کاهش تأخیر در خواندن داده‌های آموزشی
  • 15. پیاده‌سازی RDMA با استفاده از کتابخانه libfabric
  • 16. پیکربندی RDMA برای TensorFlow و PyTorch
  • 17. مدیریت هم‌زمانی و قفل‌گذاری در دسترسی به اشیاء
  • 18. بهینه‌سازی پارتیشن‌بندی داده برای بارهای کاری توزیع‌شده
  • 19. معرفی پروتکل NVMe over Fabrics در کنار RDMA
  • 20. تکنیک‌های فشرده‌سازی و رمزگذاری در مسیر RDMA
  • 21. مدیریت خطا و بازیابی در اتصالات RDMA
  • 22. راه‌اندازی خوشه ذخیره‌سازی با پشتیبانی RDMA
  • 23. پروفایلینگ عملکرد دسترسی به داده در آموزش مدل
  • 24. تکنیک‌های پیش‌بارگذاری داده با RDMA
  • 25. مدیریت بافر و حافظه در RDMA
  • 26. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های کش توزیع‌شده
  • 27. بهینه‌سازی مسیر داده برای مدل‌های بزرگ زبانی
  • 28. معماری disaggregated storage با RDMA
  • 29. مدیریت جریان داده در آموزش توزیع‌شده
  • 30. تکنیک‌های checkpointing سریع با RDMA
  • 31. پیکربندی QoS برای ترافیک RDMA
  • 32. مدیریت دسترسی هم‌زمان به داده‌های آموزشی
  • 33. بهینه‌سازی مصرف پهنای باند شبکه در RDMA
  • 34. معرفی RoCE و iWARP به عنوان پیاده‌سازی‌های RDMA
  • 35. مدیریت توپولوژی شبکه برای RDMA
  • 36. تکنیک‌های توزیع داده بین گره‌های محاسباتی
  • 37. مدیریت نسخه‌گذاری اشیاء در سامانه ابری
  • 38. بهینه‌سازی shuffle داده در یادگیری ماشین با RDMA
  • 39. معماری Ceph با پشتیبانی RDMA
  • 40. مدیریت cache coherency در خوشه‌های RDMA
  • 41. تکنیک‌های serialization سریع داده با RDMA
  • 42. مدیریت workloadهای IO密集型 در AI
  • 43. بهینه‌سازی latency-sensitive operations در RDMA
  • 44. معماری MinIO با پشتیبانی RDMA
  • 45. مدیریت امنیت و رمزنگاری در RDMA
  • 46. تکنیک‌های load balancing برای درخواست‌های S3
  • 47. مدیریت metadata-intensive workloads
  • 48. بهینه‌سازی پارامتر سرور در آموزش توزیع‌شده
  • 49. معرفی RDMA verbs API
  • 50. مدیریت memory registration در RDMA
  • 51. تکنیک‌های polling و event-driven در RDMA
  • 52. مدیریت network congestion در RDMA
  • 53. معماری ذخیره‌سازی لایه‌بندی‌شده با RDMA
  • 54. بهینه‌سازی داده‌های unstructured برای AI
  • 55. مدیریت multi-tenancy در سامانه‌های RDMA
  • 56. تکنیک‌های data locality در خوشه‌های AI
  • 57. مدیریت failover و high availability در RDMA
  • 58. معماری shared storage برای GPU cluster
  • 59. بهینه‌سازی مسیر داده برای inference
  • 60. مدیریت dataset versioning با RDMA
  • 61. تکنیک‌های data pipeline با RDMA
  • 62. معماری storage class memory با RDMA
  • 63. مدیریت tiering داده‌های سرد و گرم در RDMA
  • 64. بهینه‌سازی checkpoint/restart با RDMA
  • 65. مدیریت network topology-aware scheduling
  • 66. تکنیک‌های RDMA over converged Ethernet
  • 67. مدیریت jitter و latency در RDMA
  • 68. معماری distributed filesystem با RDMA
  • 69. بهینه‌سازی data ingestion pipeline
  • 70. مدیریت consistency model در ذخیره‌سازی اشیاء
  • 71. تکنیک‌های RDMA for model parallelism
  • 72. مدیریت resource pooling در سامانه‌های RDMA
  • 73. معماری ذخیره‌سازی ابری هیبریدی با RDMA
  • 74. بهینه‌سازی data sharding با RDMA
  • 75. مدیریت RDMA در محیط‌های کانتینری
  • 76. تکنیک‌های zero-copy data transfer
  • 77. مدیریت flow control در RDMA
  • 78. معماری object storage با erasure coding و RDMA
  • 79. بهینه‌سازی دسترسی به داده‌های sequence
  • 80. مدیریت RDMA در Kubernetes و OpenShift
  • 81. تکنیک‌های RDMA for data augmentation
  • 82. مدیریت storage QoS برای AI workloads
  • 83. معماری all-flash object storage با RDMA
  • 84. بهینه‌سازی data sampling با RDMA
  • 85. مدیریت RDMA over InfiniBand
  • 86. تکنیک‌های RDMA for federated learning
  • 87. مدیریت storage orchestration با RDMA
  • 88. معماری edge storage با پشتیبانی RDMA
  • 89. بهینه‌سازی data caching با RDMA
  • 90. مدیریت RDMA در محیط‌های multi-cloud
  • 91. تکنیک‌های RDMA for data compression
  • 92. مدیریت adaptive routing در شبکه‌های RDMA
  • 93. معماری storage proxy با RDMA
  • 94. بهینه‌سازی data prefetching با RDMA
  • 95. مدیریت RDMA در سامانه‌های real-time AI
  • 96. تکنیک‌های RDMA for data deduplication
  • 97. مدیریت end-to-end latency optimization

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.