دوره هرس و بهینه‌سازی حافظه کارت گرافیک (GPU Memory) در مدل‌های زبانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هرس و بهینه‌سازی حافظه کارت گرافیک (GPU Memory) در مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: Model Pruning

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی حافظه کارت گرافیک (GPU Memory)
• 2. انواع حافظه GPU: GDDR, HBM
• 3. معماری حافظه GPU
• 4. پهنای باند حافظه (Memory Bandwidth)
• 5. تاخیر حافظه (Memory Latency)
• 6. مدیریت حافظه در سطح سخت‌افزار
• 7. مفاهیم اصلی تخصیص حافظه (Memory Allocation)
• 8. آزاد سازی حافظه (Memory Deallocation)
• 9. مفاهیم بافر (Buffer) و تِنسور (Tensor)
• 10. تفاوت بین حافظه CPU و GPU
• 11. محدودیت‌های حافظه GPU
• 12. استراتژی‌های بهینه‌سازی حافظه
• 13. کاهش مصرف حافظه در مدل‌های زبانی
• 14. فشرده‌سازی وزن‌ها (Weight Compression)
• 15. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
• 16. انواع کوانتیزاسیون: INT8, FP16
• 17. تکنیک‌های کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
• 18. کوانتیزاسیون حین آموزش (Quantization-Aware Training)
• 19. کاهش ابعاد مدل (Model Dimensionality Reduction)
• 20. روش‌های حذف پارامترهای غیرضروری
• 21. پژگی زدایی (Pruning) مدل‌ها
• 22. انواع پژگی زدایی: ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 23. کاهش اندازه لایه‌های مدل
• 24. فشرده‌سازی لایه‌های کانولوشنال
• 25. فشرده‌سازی لایه‌های ترنسفورمر
• 26. بهینه‌سازی معماری مدل برای حافظه
• 27. تغییرات در مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 28. حافظه فعال (Active Memory) و حافظه غیرفعال (Inactive Memory)
• 29. استفاده بهینه از حافظه کش (Cache) GPU
• 30. مدیریت حافظه در چارچوب CUDA
• 31. تخصیص حافظه در CUDA: `cudaMalloc`
• 32. آزاد سازی حافظه در CUDA: `cudaFree`
• 33. کپی داده بین CPU و GPU
• 34. انتقال داده بهینه بین میزبان و دستگاه
• 35. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory)
• 36. زمان‌بندی اجرای کرنل‌ها (Kernel Scheduling)
• 37. موازی‌سازی در سطح داده (Data Parallelism)
• 38. موازی‌سازی در سطح مدل (Model Parallelism)
• 39. ترکیب موازی‌سازی داده و مدل
• 40. استفاده از تکنیک‌های Offloading
• 41. انتقال بخشی از محاسبات به CPU
• 42. مدیریت حافظه با استفاده از کتابخانه‌های تخصصی
• 43. TensorRT برای بهینه‌سازی مدل
• 44. ONNX Runtime و بهینه‌سازی حافظه
• 45. PyTorch و ابزارهای مدیریت حافظه
• 46. TensorFlow و ابزارهای مدیریت حافظه
• 47. استفاده از `torch.nn.DataParallel`
• 48. استفاده از `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`
• 49. بهینه‌سازی حافظه در مدل‌های ترنسفورمر بزرگ
• 50. مدیریت حافظه در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 51. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و نیازهای حافظه
• 52. تکنیک‌های کاهش حافظه برای LLMs
• 53. حافظه لازم برای Fine-tuning مدل‌های بزرگ
• 54. بهینه‌سازی حافظه برای استنتاج (Inference)
• 55. کاهش تاخیر در زمان استنتاج
• 56. مدیریت حافظه در پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 57. تنظیم اندازه دسته (Batch Size)
• 58. تاثیر اندازه دسته بر مصرف حافظه
• 59. بهینه‌سازی حافظه برای مدل‌های Recurrent Neural Network (RNN)
• 60. بهینه‌سازی حافظه برای مدل‌های Convolutional Neural Network (CNN)
• 61. بهینه‌سازی حافظه برای مدل‌های Graph Neural Network (GNN)
• 62. استفاده از حافظه پایدار (Persistent Memory)
• 63. نکات پیشرفته در مدیریت حافظه GPU
• 64. پروفایلینگ حافظه (Memory Profiling)
• 65. ابزارهای پروفایلینگ حافظه: Nsight Systems
• 66. شناسایی گلوگاه‌های حافظه
• 67. تکنیک‌های پیشرفته فشرده‌سازی
• 68. فشرده‌سازی مبتنی بر وزن (Weight-based Compression)
• 69. فشرده‌سازی مبتنی بر فعال‌سازی (Activation-based Compression)
• 70. فشرده‌سازی ماتریس‌های پراکنده (Sparse Matrix Compression)
• 71. تکنیک‌های پیشرفته کوانتیزاسیون
• 72. کوانتیزاسیون متقارن و نامتقارن
• 73. کوانتیزاسیون برای شبکه‌های عمیق
• 74. بهینه‌سازی حافظه در سیستم‌های توزیع شده
• 75. همگام‌سازی حافظه در خوشه‌ها (Clusters)
• 76. مدیریت حافظه در محاسبات ابری (Cloud Computing)
• 77. ملاحظات امنیتی در مدیریت حافظه GPU
• 78. حفاظت از داده‌ها در حافظه GPU
• 79. استانداردهای برنامه‌نویسی برای مدیریت حافظه
• 80. اصول برنامه‌نویسی موازی برای GPU
• 81. بهینه‌سازی استفاده از حافظه برای یادگیری تقویتی
• 82. مدیریت حافظه در مدل‌های تولید محتوا
• 83. بهینه‌سازی حافظه برای پردازش ویدئو
• 84. بهینه‌سازی حافظه برای پردازش تصویر
• 85. بهینه‌سازی حافظه در کاربردهای علمی
• 86. کاربرد بهینه‌سازی حافظه در هوش مصنوعی مولد
• 87. تکنیک‌های جدید در مدیریت حافظه GPU
• 88. روندهای آینده در معماری حافظه GPU
• 89. تاثیر معماری‌های جدید GPU بر بهینه‌سازی حافظه
• 90. اهمیت بهینه‌سازی حافظه در کاهش هزینه‌ها
• 91. نکات عملی برای پیاده‌سازی بهینه‌سازی حافظه
• 92. چالش‌های پیاده‌سازی بهینه‌سازی حافظه
• 93. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 94. ارزیابی عملکرد مدل پس از بهینه‌سازی حافظه
• 95. مقایسه روش‌های مختلف بهینه‌سازی حافظه
• 96. انتخاب بهترین روش بهینه‌سازی حافظه برای یک کاربرد خاص
• 97. نکات پایانی در مورد هرس و بهینه‌سازی حافظه کارت گرافیک