اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی عملکرد و راندمان در محیط‌های محاسباتی هوش مصنوعی با استفاده از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی و تکنیک‌های مجازی‌سازی پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی عملکرد و راندمان در محیط‌های محاسباتی هوش مصنوعی با استفاده از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی و تکنیک‌های مجازی‌سازی پیشرفته

موضوع کلی: زیرساخت‌های محاسباتی و شبکه‌های پرسرعت

موضوع میانی: فناوری‌های اتصال و مجازی‌سازی در محاسبات پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر زیرساخت‌های محاسباتی پیشرفته
• 2. معماری سیستم‌های محاسباتی با کارایی بالا
• 3. مروری بر شتاب‌دهنده‌های گرافیکی (GPU)
• 4. کاربرد GPU در محاسبات علمی و هوش مصنوعی
• 5. مبانی شبکه‌های پرسرعت
• 6. معماری شبکه‌های پرسرعت
• 7. استانداردهای شبکه‌های پرسرعت
• 8. فناوری‌های اتصال در شبکه‌های پرسرعت
• 9. مفهوم Fabric در شبکه‌های محاسباتی
• 10. مزایای استفاده از Fabric
• 11. معماری NVLink
• 12. کاربردهای NVLink در اتصال GPU
• 13. مقایسه NVLink با سایر فناوری‌های اتصال
• 14. فناوری‌های مجازی‌سازی
• 15. مفاهیم کلیدی مجازی‌سازی
• 16. انواع مجازی‌سازی
• 17. مجازی‌سازی سخت‌افزار
• 18. مجازی‌سازی سیستم‌عامل
• 19. مجازی‌سازی شبکه
• 20. مجازی‌سازی ذخیره‌سازی
• 21. مجازی‌سازی در محیط‌های ابری
• 22. مزایای مجازی‌سازی در محاسبات پیشرفته
• 23. چالش‌های مجازی‌سازی
• 24. تکنیک‌های مجازی‌سازی GPU
• 25. مجازی‌سازی NVLink
• 26. کاربردهای مجازی‌سازی NVLink
• 27. بهینه‌سازی عملکرد در محیط‌های محاسباتی
• 28. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد
• 29. روش‌های اندازه‌گیری عملکرد
• 30. ابزارهای پروفایلینگ عملکرد
• 31. بهینه‌سازی کد برای GPU
• 32. بهینه‌سازی استفاده از حافظه GPU
• 33. تکنیک‌های موازی‌سازی در GPU
• 34. بهینه‌سازی ارتباطات بین GPU
• 35. مدیریت منابع در سیستم‌های محاسباتی
• 36. برنامه‌ریزی وظایف در سیستم‌های توزیع‌شده
• 37. زمان‌بندی منابع محاسباتی
• 38. مدیریت صف وظایف
• 39. سیستم‌های ارکستراسیون کانتینر
• 40. کوبرنتیز و مجازی‌سازی
• 41. محیط‌های محاسباتی هوش مصنوعی
• 42. معماری سیستم‌های یادگیری عمیق
• 43. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای AI
• 44. شبکه‌سازی در مراکز داده AI
• 45. فناوری‌های ذخیره‌سازی برای AI
• 46. نرم‌افزارهای شتاب‌دهنده AI
• 47. کتابخانه‌های محاسباتی AI
• 48. چارچوب‌های یادگیری عمیق
• 49. TensorFlow و بهینه‌سازی آن
• 50. PyTorch و بهینه‌سازی آن
• 51. کتابخانه‌های مرتبط با NVLink
• 52. نرم‌افزارهای مجازی‌سازی GPU
• 53. مدیریت پارتیشن‌بندی GPU
• 54. اشتراک‌گذاری منابع GPU
• 55. محیط‌های چند کاربره GPU
• 56. امنیت در محیط‌های مجازی‌سازی شده
• 57. مدیریت دسترسی در سیستم‌های محاسباتی
• 58. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 59. تحلیل نیازمندی‌های عملکردی
• 60. بررسی موارد استفاده از Fabric در AI
• 61. بررسی موارد استفاده از مجازی‌سازی در AI
• 62. مطالعات موردی: سیستم‌های محاسباتی AI با کارایی بالا
• 63. مطالعات موردی: استفاده از NVLink در پردازش داده‌های بزرگ
• 64. مطالعات موردی: مجازی‌سازی GPU برای تحقیقات علمی
• 65. آینده فناوری‌های Fabric و مجازی‌سازی
• 66. روندهای نوظهور در شتاب‌دهنده‌های گرافیکی
• 67. نوآوری‌ها در فناوری‌های اتصال
• 68. تحولات در مجازی‌سازی سخت‌افزار
• 69. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی زیرساخت‌ها
• 70. استانداردهای جدید در شبکه‌های پرسرعت
• 71. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 72. معیارهای انتخاب راهکار مناسب
• 73. ارزیابی هزینه-فایده فناوری‌ها
• 74. آموزش و توسعه مهارت‌های مرتبط
• 75. منابع و مراجع تکمیلی
• 76. اصول معماری کامپیوترهای موازی
• 77. مبانی سیستم‌های عامل توزیع‌شده
• 78. اصول پایگاه داده‌های توزیع‌شده
• 79. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
• 80. شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 81. مدل‌های زبانی بزرگ
• 82. پردازش زبان طبیعی
• 83. بینایی ماشین
• 84. یادگیری تقویتی
• 85. مهندسی ویژگی در یادگیری ماشین
• 86. انتخاب مدل در یادگیری ماشین
• 87. ارزیابی مدل در یادگیری ماشین
• 88. تنظیم فراپارامترها
• 89. یادگیری انتقالی
• 90. یادگیری ناوبه‌نظارت
• 91. یادگیری خودنظارت
• 92. یادگیری جمعی
• 93. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی
• 94. کاربرد کوانتومی در AI
• 95. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در AI