اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری و بهینه‌سازی شتاب‌دهنده‌ها برای مدل‌های کلان هوش مصنوعی با تأکید بر حافظه‌های HBM

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری و بهینه‌سازی شتاب‌دهنده‌ها برای مدل‌های کلان هوش مصنوعی با تأکید بر حافظه‌های HBM

موضوع کلی: فناوری‌های پیشرفته در هوش مصنوعی و محاسبات

موضوع میانی: شتاب‌دهنده‌ها و سخت‌افزارهای تخصصی برای مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های کلان
• 2. مفاهیم بنیادی یادگیری عمیق
• 3. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 4. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 5. ترنسفورمرها و معماری‌های نوین
• 6. پیچیدگی محاسباتی مدل‌های کلان
• 7. مراحل آموزش و استنتاج در مدل‌های کلان
• 8. نیاز به شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 9. انواع معماری‌های شتاب‌دهنده
• 10. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 11. میدان‌های برنامه‌پذیر گیت آرایه‌ای (FPGA)
• 12. مدارهای مجتمع با کاربرد خاص (ASIC)
• 13. مقایسه عملکرد شتاب‌دهنده‌ها
• 14. معماری‌های حافظه در شتاب‌دهنده‌ها
• 15. حافظه با پهنای باند بالا (HBM)
• 16. اهمیت HBM در مدل‌های کلان
• 17. نسل‌های مختلف HBM
• 18. مشخصات فنی HBM
• 19. چالش‌های طراحی HBM
• 20. بهینه‌سازی حافظه برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 21. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
• 22. فشرده‌سازی مدل‌ها
• 23. کوانتیزاسیون (Quantization)
• 24. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 25. تکنیک‌های افزایش بهره‌وری محاسباتی
• 26. پردازش موازی در شتاب‌دهنده‌ها
• 27. تقسیم مدل (Model Parallelism)
• 28. تقسیم داده (Data Parallelism)
• 29. ترکیب موازی‌سازی‌ها
• 30. بهینه‌سازی لایه‌ها و عملیات
• 31. عملیات ماتریسی و کانولوشن
• 32. حسابداری دقیق (Mixed-Precision)
• 33. تسریع عملیات غیرخطی
• 34. طراحی سخت‌افزار برای عملیات خاص
• 35. معماری‌های حافظه سلسله‌مراتبی
• 36. حافظه‌های نهان (Caches)
• 37. پایپ‌لاینینگ (Pipelining)
• 38. مدیریت ترافیک حافظه
• 39. ارتباطات درون‌تراشه‌ای (On-Chip Interconnects)
• 40. شبکه‌های روی تراشه (NoC)
• 41. پهنای باند و تأخیر در ارتباطات
• 42. طراحی رابط‌های حافظه
• 43. پروتکل‌های دسترسی به حافظه
• 44. بهینه‌سازی رابط HBM
• 45. تأثیر HBM بر سرعت استنتاج
• 46. تأثیر HBM بر سرعت آموزش
• 47. مقایسه HBM با DDR
• 48. کاربرد HBM در شتاب‌دهنده‌های نسل جدید
• 49. طراحی شتاب‌دهنده‌های تخصصی برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 50. طراحی شتاب‌دهنده‌های تخصصی برای بینایی ماشین (CV)
• 51. بهینه‌سازی سخت‌افزار برای مدل‌های مولد
• 52. معماری‌های ترنسفورمر و نیازمندی‌های سخت‌افزاری
• 53. مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و شتاب‌دهنده‌ها
• 54. چالش‌های آموزش مدل‌های بسیار بزرگ
• 55. استراتژی‌های کاهش مصرف انرژی
• 56. مصرف انرژی شتاب‌دهنده‌ها
• 57. مدیریت حرارتی در شتاب‌دهنده‌ها
• 58. نوآوری در مواد و فرآیندهای تولید
• 59. پیش‌بینی روند آینده شتاب‌دهنده‌ها
• 60. نقش هوش مصنوعی در طراحی سخت‌افزار
• 61. استانداردهای جدید حافظه
• 62. توسعه نرم‌افزار برای شتاب‌دهنده‌ها
• 63. کامپایلرها و ابزارهای بهینه‌سازی
• 64. رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (API)
• 65. شبیه‌سازی و ارزیابی عملکرد
• 66. مدل‌سازی معماری‌های جدید
• 67. آزمایش و اعتبارسنجی سخت‌افزار
• 68. داده‌های معیار (Benchmarks) برای ارزیابی
• 69. مقایسه عملکرد در سناریوهای واقعی
• 70. کاربردهای تجاری شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی
• 71. مراکز داده و محاسبات ابری
• 72. سیستم‌های خودروهای خودران
• 73. کاربردهای پزشکی و سلامت
• 74. تحقیقات علمی و دانشگاهی
• 75. امنیت سخت‌افزاری در شتاب‌دهنده‌ها
• 76. حفاظت در برابر حملات سخت‌افزاری
• 77. اعتبارسنجی طراحی و تولید
• 78. ملاحظات اقتصادی در توسعه شتاب‌دهنده
• 79. هزینه‌های تحقیق و توسعه
• 80. هزینه‌های تولید و عرضه
• 81. مدل‌های کسب‌وکار نوین
• 82. روندهای جهانی در حوزه شتاب‌دهنده‌ها
• 83. رقابت بین تولیدکنندگان
• 84. همکاری‌های صنعتی و تحقیقاتی
• 85. تأثیر سیاست‌گذاری بر نوآوری
• 86. چارچوب‌های نظارتی و استانداردهای فنی
• 87. مستندسازی و انتقال دانش فنی
• 88. آموزش نیروهای متخصص
• 89. توسعه مهارت‌های لازم
• 90. آینده‌پژوهی در حوزه هوش مصنوعی و سخت‌افزار
• 91. پیش‌بینی تحولات آتی
• 92. نقش نوآوری‌های بنیادی
• 93. تأثیر بر جامعه و اقتصاد
• 94. جمع‌بندی روندهای HBM و شتاب‌دهنده‌ها
• 95. چشم‌انداز آینده فناوری‌های محاسباتی
• 96. نگاهی به مسیر پیش رو
• 97. نتیجه‌گیری نهایی