فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی اشتراک‌گذاری منابع پردازشی در سیستم‌های محاسباتی پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی اشتراک‌گذاری منابع پردازشی در سیستم‌های محاسباتی پیشرفته

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و شبکه‌های کامپیوتری

موضوع میانی: مدیریت منابع و بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری سیستم‌های محاسباتی
• 2. آشنایی با واحدهای پردازشی مرکزی (CPU)
• 3. نقش واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) در محاسبات
• 4. مبانی اشتراک‌گذاری منابع سیستم
• 5. انواع استراتژی‌های اشتراک‌گذاری منابع
• 6. ارزیابی عملکرد سیستم‌های محاسباتی
• 7. مفهوم بار کاری (Workload) در سیستم‌ها
• 8. شناخت انواع بار کاری محاسباتی
• 9. کاربرد GPU در پردازش‌های موازی
• 10. معرفی معماری‌های مختلف GPU
• 11. مدیریت حافظه در GPU
• 12. مبانی تخصیص حافظه پویا
• 13. استراتژی‌های تخصیص حافظه ایستا
• 14. مقایسه تخصیص حافظه پویا و ایستا
• 15. اندازه‌گیری و ارزیابی عملکرد GPU
• 16. معیارهای کلیدی در سنجش عملکرد
• 17. مفهوم تنگنا (Bottleneck) در سیستم‌ها
• 18. شناسایی تنگناهای پردازشی
• 19. تکنیک‌های رفع تنگناهای پردازشی
• 20. اشتراک‌گذاری زمان (Time-Sharing) در پردازنده‌ها
• 21. مفهوم کوانتوم زمانی (Time Quantum)
• 22. مدیریت صف پردازش‌ها
• 23. الگوریتم‌های زمان‌بندی پردازنده‌ها
• 24. زمان‌بندی اولویت‌دار
• 25. زمان‌بندی دور روبین (Round Robin)
• 26. زمان‌بندی حداقل زمان باقی‌مانده (SRTF)
• 27. زمان‌بندی مبتنی بر رویداد (Event-Driven)
• 28. اشتراک‌گذاری منابع GPU
• 29. استراتژی‌های اشتراک‌گذاری GPU
• 30. تخصیص GPU به صورت کامل (Dedicated GPU)
• 31. تخصیص GPU به صورت اشتراکی (Shared GPU)
• 32. مزایا و معایب تخصیص کامل GPU
• 33. مزایا و معایب تخصیص اشتراکی GPU
• 34. مدیریت منابع GPU با استفاده از کانتینرها
• 35. معرفی Docker برای مدیریت منابع
• 36. استفاده از Kubernetes برای ارکستراسیون
• 37. کانتینرسازی برنامه‌های محاسباتی
• 38. بهینه‌سازی استفاده از GPU در کانتینرها
• 39. مدیریت حافظه در محیط کانتینری
• 40. تکنیک‌های تخصیص منابع در Kubernetes
• 41. مانیتورینگ عملکرد GPU در Kubernetes
• 42. مفهوم مجازی‌سازی (Virtualization)
• 43. مجازی‌سازی سخت‌افزار
• 44. مجازی‌سازی سیستم‌عامل
• 45. مجازی‌سازی GPU (vGPU)
• 46. تکنولوژی‌های مجازی‌سازی GPU
• 47. مقایسه مجازی‌سازی GPU با اشتراک‌گذاری نرم‌افزاری
• 48. کاربرد مجازی‌سازی GPU در مراکز داده
• 49. مدیریت توان مصرفی GPU
• 50. بهینه‌سازی مصرف توان در GPU
• 51. روش‌های کاهش مصرف توان
• 52. تأثیر مصرف توان بر عملکرد
• 53. پروتکل‌های ارتباطی بین پردازنده‌ها
• 54. ارتباط CPU و GPU
• 55. ارتباط بین GPUها
• 56. پهنای باند ارتباطی
• 57. تأثیر پهنای باند بر عملکرد
• 58. تکنیک‌های موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 59. مفهوم موازی‌سازی داده
• 60. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده
• 61. کاربرد در یادگیری عمیق
• 62. تکنیک‌های موازی‌سازی وظیفه (Task Parallelism)
• 63. مفهوم موازی‌سازی وظیفه
• 64. پیاده‌سازی موازی‌سازی وظیفه
• 65. سناریوهای کاربرد موازی‌سازی وظیفه
• 66. سیستم‌های خوشه‌ای (Clustering)
• 67. معماری سیستم‌های خوشه‌ای
• 68. مدیریت منابع در سیستم‌های خوشه‌ای
• 69. زمان‌بندی وظایف در خوشه‌ها
• 70. پلتفرم‌های محاسبات توزیع‌شده
• 71. معرفی Apache Spark
• 72. معرفی Apache Hadoop
• 73. کاربرد Spark و Hadoop در تحلیل داده
• 74. بهینه‌سازی عملکرد در محاسبات توزیع‌شده
• 75. مفهوم مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 76. مقیاس‌پذیری عمودی (Vertical Scaling)
• 77. مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scaling)
• 78. انتخاب استراتژی مقیاس‌پذیری مناسب
• 79. مدیریت خطا در سیستم‌های محاسباتی
• 80. استراتژی‌های تحمل خطا
• 81. بازیابی از خطا
• 82. قابلیت اطمینان سیستم‌ها
• 83. معماری‌های مقاوم در برابر خطا
• 84. امنیت در اشتراک‌گذاری منابع
• 85. ملاحظات امنیتی در دسترسی به GPU
• 86. رمزنگاری داده‌ها در حین پردازش
• 87. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 88. استانداردهای امنیتی در مراکز داده
• 89. مباحث پیشرفته در تخصیص پویا
• 90. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای تخصیص منابع
• 91. بهینه‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 92. پیش‌بینی بار کاری آینده
• 93. مدیریت منابع در زمان واقعی (Real-time)
• 94. معرفی ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته
• 95. NVIDIA System Management Interface (SMI)
• 96. AMD Radeon GPU Profiler
• 97. Google Cloud Monitoring
• 98. Amazon CloudWatch
• 99. پایش و تحلیل گزارش‌های عملکرد
• 100. تنظیم پارامترهای سیستم برای بهینه‌سازی