دوره موازی‌سازی برای استنتاج (Inference) در یادگیری عمیق همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره موازی‌سازی برای استنتاج (Inference) در یادگیری عمیق

موضوع کلی: مبانی برنامه نویسی ساخت یافته

موضوع میانی: مفاهیم پردازش موازی مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning-Based Parallel Processing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر موازی‌سازی
• 2. مفاهیم پایه‌ای موازی‌سازی
• 3. انواع موازی‌سازی
• 4. موازی‌سازی داده
• 5. موازی‌سازی مدل
• 6. موازی‌سازی خط لوله
• 7. تکنیک‌های موازی‌سازی داده
• 8. تقسیم دسته‌ای (Batch Splitting)
• 9. انتقال داده بین دستگاه‌ها
• 10. همگام‌سازی گرادیان‌ها
• 11. موازی‌سازی مدل ترانهاده (Tensor Parallelism)
• 12. تقسیم ماتریس‌ها
• 13. کوانتیزاسیون لایه‌ها
• 14. فشرده‌سازی مدل
• 15. موازی‌سازی خط لوله پیشرفته
• 16. هماهنگ‌سازی عملیات
• 17. پردازش ناهمگام
• 18. بهینه‌سازی حافظه
• 19. مدیریت حافظه GPU
• 20. کاهش سربار ارتباطی
• 21. الگوریتم‌های بهینه‌سازی موازی
• 22. استفاده از سخت‌افزار تخصصی
• 23. TPU برای استنتاج
• 24. GPU برای استنتاج
• 25. FPGA برای استنتاج
• 26. ASIC برای استنتاج
• 27. فریم‌ورک‌های استنتاج موازی
• 28. TensorRT
• 29. ONNX Runtime
• 30. OpenVINO
• 31. PyTorch Distributed
• 32. TensorFlow Distributed
• 33. معماری‌های شبکه عصبی برای استنتاج
• 34. کانولوشنال (CNN)
• 35. بازگشتی (RNN)
• 36. ترنسفورمر (Transformer)
• 37. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
• 38. شبکه‌های گراف (GNN)
• 39. شبکه‌های توالی-به-توالی (Seq2Seq)
• 40. بهینه‌سازی معماری برای استنتاج
• 41. کاهش اندازه مدل
• 42. افزایش کارایی محاسباتی
• 43. لایه‌های کارآمدتر
• 44. تابع فعال‌سازی‌های سبک
• 45. روش‌های کاهش تکرار (Pruning)
• 46. هرس وزن‌ها
• 47. هرس نورون‌ها
• 48. هرس کانال‌ها
• 49. کوانتیزاسیون در استنتاج
• 50. FP32 به FP16
• 51. FP16 به INT8
• 52. INT8 به INT4
• 53. کوانتیزاسیون مبتنی بر آموزش
• 54. کوانتیزاسیون پس از آموزش
• 55. تکنیک‌های کوانتیزاسیون
• 56. کوانتیزاسیون متقارن
• 57. کوانتیزاسیون نامتقارن
• 58. کوانتیزاسیون پویا
• 59. کوانتیزاسیون ایستا
• 60. ارزیابی عملکرد استنتاج
• 61. توان عملیاتی (Throughput)
• 62. تأخیر (Latency)
• 63. مصرف انرژی
• 64. حجم حافظه مصرفی
• 65. بنچمارک‌های استنتاج
• 66. مجموعه داده‌های استاندارد
• 67. معیارهای ارزیابی
• 68. مقایسه روش‌ها
• 69. مدیریت بار کاری استنتاج
• 70. صف‌بندی درخواست‌ها
• 71. تخصیص منابع پویا
• 72. تعادل بار (Load Balancing)
• 73. استفاده از پردازنده‌های چند هسته‌ای
• 74. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 75. ملاحظات مربوط به زمان واقعی (Real-time)
• 76. اولویت‌بندی درخواست‌ها
• 77. مدیریت حالت (State Management)
• 78. موازی‌سازی در لبه (Edge Inference)
• 79. محدودیت‌های سخت‌افزاری در لبه
• 80. بهینه‌سازی مدل برای دستگاه‌های لبه
• 81. کاهش مصرف انرژی در لبه
• 82. امنیت در استنتاج موازی
• 83. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 84. مقابله با حملات
• 85. اعتبار سنجی مدل
• 86. مانیتورینگ و اشکال‌زدایی استنتاج موازی
• 87. لاگ‌گیری (Logging)
• 88. پروفایلینگ (Profiling)
• 89. تشخیص خطا
• 90. پیشرفت‌های آینده در استنتاج موازی
• 91. استفاده از سخت‌افزارهای نسل جدید
• 92. بهینه‌سازی‌های نرم‌افزاری پیشرفته
• 93. ادغام با محاسبات کوانتومی
• 94. معماری‌های عصبی خودکار (NAS) برای استنتاج
• 95. ملاحظات عملیاتی
• 96. نشر مدل‌های موازی
• 97. نگهداری و به‌روزرسانی
• 98. پشتیبانی فنی
• 99. مدیریت هزینه‌ها
• 100. آموزش تیم