دوره بهینه‌سازی اشتراک‌گذاری GPU در Kubernetes با استفاده از پلاگین‌های دستگاه همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی اشتراک‌گذاری GPU در Kubernetes با استفاده از پلاگین‌های دستگاه

موضوع کلی: زیرساخت‌های ابری و مدیریت منابع

موضوع میانی: مدیریت دستگاه‌ها و منابع در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری ابری و مجازی‌سازی
• 2. مبانی زیرساخت‌های ابری
• 3. مفهوم کانتینرها و ایزوله‌سازی
• 4. معرفی Kubernetes و اصول آن
• 5. نقش پلاگین‌های دستگاه در Kubernetes
• 6. مقدمه‌ای بر GPU و کاربردهای آن در محاسبات
• 7. اشتراک‌گذاری منابع GPU
• 8. چالش‌های اشتراک‌گذاری GPU در محیط‌های ابری
• 9. معرفی Container Device Interface (CDI)
• 10. اصول طراحی پلاگین‌های دستگاه Kubernetes
• 11. پیاده‌سازی پلاگین دستگاه برای GPU
• 12. مدیریت حافظه GPU در Kubernetes
• 13. مدیریت زمان‌بندی GPU در Kubernetes
• 14. بهینه‌سازی کارایی GPU در کانتینرها
• 15. تکنیک‌های تقسیم GPU
• 16. تقسیم GPU بر اساس زمان (Time-Slicing)
• 17. تقسیم GPU بر اساس حافظه (Memory-Slicing)
• 18. تقسیم GPU بر اساس پردازنده‌های کوچک (SMs)
• 19. محدودیت‌های تقسیم GPU
• 20. ابزارهای مانیتورینگ و گزارش‌دهی منابع GPU
• 21. جمع‌آوری متریک‌های GPU در Kubernetes
• 22. تحلیل عملکرد GPU با استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
• 23. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد GPU
• 24. استراتژی‌های بهینه‌سازی مصرف GPU
• 25. استفاده از GPUهای متناسب با نیاز بار کاری
• 26. تنظیم پارامترهای GPU برای بار کاری خاص
• 27. مدیریت توان مصرفی GPU
• 28. کاربرد GPU در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 29. معماری مدل‌های یادگیری عمیق
• 30. آموزش مدل‌ها بر روی GPU
• 31. استنتاج مدل‌ها بر روی GPU
• 32. بهینه‌سازی مصرف GPU در فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین
• 33. TensorFlow و پشتیبانی از GPU
• 34. PyTorch و پشتیبانی از GPU
• 35. انتخاب سخت‌افزار GPU مناسب
• 36. معرفی نسل‌های مختلف GPU
• 37. مقایسه سخت‌افزارهای GPU
• 38. ملاحظات امنیتی در اشتراک‌گذاری GPU
• 39. ایزوله‌سازی امن منابع GPU
• 40. مدیریت دسترسی به GPU
• 41. پروتکل‌های امنیتی در ارتباطات بین کانتینر و GPU
• 42. مدل‌های هزینه و صرفه‌جویی در استفاده از GPU ابری
• 43. تحلیل هزینه سخت‌افزار GPU
• 44. محاسبه هزینه استفاده از GPU در سرویس‌های ابری
• 45. استراتژی‌های کاهش هزینه
• 46. بهینه‌سازی تخصیص منابع GPU
• 47. استفاده از GPUهای اشتراکی برای بارهای کاری سبک
• 48. معرفی راه‌حل‌های تجاری برای اشتراک‌گذاری GPU
• 49. NVIDIA vGPU
• 50. AMD MxGPU
• 51. پلاگین‌های دستگاه شخص ثالث برای GPU
• 52. نحوه انتخاب پلاگین دستگاه مناسب
• 53. مراحل نصب و پیکربندی پلاگین دستگاه
• 54. عیب‌یابی مشکلات رایج پلاگین دستگاه
• 55. سناریوهای پیشرفته اشتراک‌گذاری GPU
• 56. اشتراک‌گذاری GPU برای پردازش گرافیکی
• 57. اشتراک‌گذاری GPU برای شبیه‌سازی‌های علمی
• 58. اشتراک‌گذاری GPU برای پردازش داده‌های بزرگ
• 59. مدیریت چند GPU در یک گره (Node)
• 60. استفاده از GPUهای مختلف در یک کلاستر
• 61. مقیاس‌پذیری اشتراک‌گذاری GPU
• 62. بررسی روند آینده اشتراک‌گذاری GPU
• 63. پیشرفت‌های سخت‌افزاری در GPU
• 64. تکنولوژی‌های جدید در مدیریت منابع GPU
• 65. استانداردهای جدید در Container Device Interface
• 66. آموزش عملی: پیاده‌سازی پلاگین دستگاه GPU
• 67. تنظیم محیط توسعه Kubernetes
• 68. نوشتن کد پلاگین دستگاه
• 69. کامپایل و بسته‌بندی پلاگین دستگاه
• 70. استقرار پلاگین دستگاه در کلاستر
• 71. تست و اعتبارسنجی عملکرد پلاگین
• 72. مثال کاربردی: اجرای یک مدل یادگیری ماشین
• 73. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش
• 74. پیکربندی کانتینر برای استفاده از GPU
• 75. اجرای فرآیند آموزش
• 76. تحلیل نتایج آموزش
• 77. بهینه‌سازی پارامترهای آموزش
• 78. نکات تکمیلی برای مدیریت GPU در Kubernetes
• 79. انتخاب استراتژی مناسب برای اشتراک‌گذاری GPU
• 80. مدیریت چرخه عمر کانتینرها با GPU
• 81. یکپارچه‌سازی با سیستم‌های CI/CD
• 82. نکات پیشرفته در عیب‌یابی GPU
• 83. پلاگین‌های دستگاه برای سایر سخت‌افزارها
• 84. معرفی CDI و کاربردهای آن فراتر از GPU
• 85. ملاحظات قانونی و مقررات مربوط به استفاده از منابع ابری
• 86. تعهدات مربوط به حفاظت از داده‌ها
• 87. مقررات بانک مرکزی در خصوص رمزارزها (اشاره مختصر در صورت ارتباط با ذخیره‌سازی یا پردازش داده)
• 88. مبانی حقوقی استفاده از نرم‌افزار در محیط ابری
• 89. اصول قراردادهای خدمات ابری
• 90. مبانی اخلاقی در استفاده از فناوری‌های نوین
• 91. مسئولیت‌پذیری در قبال استفاده از منابع محاسباتی
• 92. نقش فناوری ابری در توسعه پایدار
• 93. اهمیت بهینه‌سازی منابع برای محیط زیست
• 94. اقتصاد چرخشی در حوزه فناوری اطلاعات
• 95. آینده شغلی در حوزه زیرساخت‌های ابری
• 96. فرصت‌های شغلی در مدیریت منابع ابری
• 97. مهارت‌های مورد نیاز متخصصان زیرساخت ابری
• 98. مسیرهای یادگیری و پیشرفت شغلی
• 99. جمع‌بندی و نگاه به آینده