اکسپرس 24
کتاب تسلط بر بهینه‌سازی GPU برای راه‌اندازی AITuberهای چند-عاملی

کتاب تسلط بر بهینه‌سازی GPU برای راه‌اندازی AITuberهای چند-عاملی

تگ‌ها: AI Hardware AI Streaming AITuber CUDA Deep Learning GPU Optimization LLM Optimization Machine Learning Multi-Agent Systems NVIDIA Quantization TensorRT vLLM VRAM Management بهینه‌سازی_GPU

انتخاب پلن

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 تسلط بر بهینه‌سازی GPU برای راه‌اندازی AITuberهای چند-عاملی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و سخت‌افزار

موضوع میانی: بهینه‌سازی منابع برای سیستم‌های چند-عاملی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی معماری GPU در پردازش مدل‌های زبانی و صوتی
  • 2. تحلیل نیازمندی‌های سخت‌افزاری برای AITuberهای چند-عاملی
  • 3. مفهوم VRAM و تاثیر آن بر تعداد Agentهای فعال
  • 4. تفاوت پردازش متمرکز در مقابل پردازش توزیع‌شده در GPU
  • 5. معرفی ابزارهای مانیتورینگ لحظه‌ای مصرف GPU
  • 6. استراتژی‌های مدیریت حافظه برای مدل‌های LLM
  • 7. تکنیک‌های Quantization برای کاهش مصرف VRAM
  • 8. پیاده‌سازی 4-bit و 8-bit Quantization در محیط‌های عملیاتی
  • 9. بهینه‌سازی لایه‌های مدل با استفاده از LoRA و QLoRA
  • 10. مدیریت حافظه مشترک بین چندین Agent در یک GPU
  • 11. استفاده از تکنیک KV Cache برای تسریع پاسخ‌دهی
  • 12. بهینه‌سازی مدل‌های TTS (تبدیل متن به گفتار) برای کاهش تأخیر
  • 13. مدیریت منابع برای مدل‌های Live2D و رندرینگ گرافیکی
  • 14. تکنیک‌های Offloading حافظه از GPU به RAM
  • 15. پیاده‌سازی Dynamic Batching برای مدیریت درخواست‌های همزمان
  • 16. بهینه‌سازی Pipeline ارتباطی بین Agentها و GPU
  • 17. استفاده از vLLM برای افزایش نرخ توکن در ثانیه
  • 18. پیکربندی TensorRT برای شتاب‌دهی استنتاج مدل‌ها
  • 19. مدیریت صف پردازشی (Queue Management) برای جلوگیری از Crash
  • 20. بهینه‌سازی مصرف انرژی و کنترل دمای GPU در استریم‌های طولانی
  • 21. استفاده از Multi-GPU Setup برای توزیع Agentها
  • 22. پیاده‌سازی Model Parallelism در محیط‌های چند-کارت گرافیک
  • 23. بهینه‌سازی ارتباط بین GPUها از طریق NVLink
  • 24. تکنیک‌های کاهش Latency در سیستم‌های پاسخ‌دهی بلادرنگ
  • 25. مدیریت Priority در تخصیص منابع GPU به Agentهای مختلف
  • 26. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص گفتار (STT) برای ورودی‌های همزمان
  • 27. استراتژی‌های Swap کردن مدل‌ها در حافظه VRAM
  • 28. استفاده از FlashAttention برای افزایش سرعت پردازش توکن‌ها
  • 29. پیکربندی بهینه CUDA و cuDNN برای محیط AITuber
  • 30. تحلیل گلوگاه‌های (Bottlenecks) سخت‌افزاری در سیستم‌های چند-عاملی
  • 31. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌های Vision-Language
  • 32. مدیریت حافظه برای انیمیشن‌های متصل به هوش مصنوعی
  • 33. استفاده از Docker و NVIDIA Container Toolkit برای ایزوله‌سازی منابع
  • 34. پیکربندی محیط‌های مجازی برای جلوگیری از تداخل کتابخانه‌ها
  • 35. روش‌های کاهش اثر Overhead در فراخوانی‌های API محلی
  • 36. بهینه‌سازی سرعت لود مدل‌ها از دیسک به GPU
  • 37. استفاده از تکنیک Speculative Decoding برای افزایش سرعت
  • 38. مدیریت حافظه در زمان استفاده از ابزارهای RAG برای Agentها
  • 39. بهینه‌سازی دیتابیس‌های برداری در حافظه GPU
  • 40. تکنیک‌های Pruning برای حذف پارامترهای غیرضروری مدل
  • 41. تنظیمات بهینه Windows و Linux برای حداکثر بهره‌وری GPU
  • 42. استراتژی‌های Load Balancing بین چندین GPU
  • 43. بهینه‌سازی نرخ فریم رندرینگ در کنار پردازش LLM
  • 44. بررسی تاثیر Precision (FP16 vs BF16) بر پایداری Agentها
  • 45. پیاده‌سازی سیستم‌های Auto-scaling برای منابع GPU
  • 46. روش‌های تشخیص و رفع خطای Out of Memory (OOM)
  • 47. بهینه‌سازی مصرف VRAM در مدل‌های Voice Conversion
  • 48. مدیریت همزمانی (Concurrency) در درخواست‌های چند-عاملی
  • 49. تکنیک‌های Caching پاسخ‌های تکراری برای کاهش فشار GPU
  • 50. بهینه‌سازی ارتباط بین مدل‌های متنی و مدل‌های بصری
  • 51. بررسی ابزارهای مدیریت منابع مانند NVIDIA-SMI و Weights & Biases
  • 52. پیاده‌سازی سیستم‌های Watchdog برای بازنشانی خودکار GPU
  • 53. بهینه‌سازی مدل‌های کوچک (SLM) برای جایگزینی در Agentهای فرعی
  • 54. استراتژی‌های کاهش اثر Jitter در خروجی‌های صوتی و تصویری
  • 55. بهینه‌سازی لایه‌های Attention در مدل‌های ترنسفورمر
  • 56. مدیریت حافظه در سیستم‌های Multi-modal AITuber
  • 57. تکنیک‌های بهینه‌سازی برای کارت‌های گرافیک سری RTX
  • 58. استفاده از Xformers برای کاهش مصرف حافظه
  • 59. پیکربندی بهینه Triton Inference Server
  • 60. مدیریت حافظه در زمان اجرای چندین Instance از یک مدل
  • 61. بهینه‌سازی Pipeline انتقال داده بین CPU و GPU
  • 62. روش‌های کاهش تأخیر در سیستم‌های Inter-Agent Communication
  • 63. پیکربندی بهینه برای استریمینگ در OBS همزمان با پردازش GPU
  • 64. تحلیل اثر اندازه Context Window بر مصرف VRAM
  • 65. تکنیک‌های مدیریت حافظه برای Agentهای دارای حافظه بلندمدت
  • 66. بهینه‌سازی مدل‌های Emotion-based برای تغییرات لحظه‌ای صدا
  • 67. استفاده از تکنیک‌های Distillation برای ساخت مدل‌های سبک‌تر
  • 68. بهینه‌سازی پردازش موازی در محیط‌های Pythonic
  • 69. مدیریت تداخل منابع بین پردازش‌های گرافیکی و محاسباتی
  • 70. روش‌های تست فشار (Stress Test) برای سنجش پایداری سیستم
  • 71. بهینه‌سازی مصرف GPU در حالت Idle برای Agentهای در انتظار
  • 72. پیاده‌سازی سیستم‌های Dynamic VRAM Allocation
  • 73. بررسی تاثیر Overclocking بر روی سرعت استنتاج AI
  • 74. بهینه‌سازی جریان داده در معماری‌های Agent-to-Agent
  • 75. استراتژی‌های کاهش مصرف VRAM در مدل‌های Diffusion برای AITuber
  • 76. مدیریت حافظه در سیستم‌های چند-زبانه
  • 77. بهینه‌سازی نرخ پاسخ‌دهی (TTFT) در محیط‌های زنده
  • 78. تکنیک‌های Advanced Paging در مدیریت حافظه GPU
  • 79. بررسی جایگزین‌های سخت‌افزاری و شتاب‌دهنده‌های تخصصی
  • 80. بهینه‌سازی نهایی و چک‌لیست استقرار سیستم AITuber

📚 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.