فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی خوشه‌های GPU در کوبرنتیز برای آموزش مدل‌های بزرگ داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی خوشه‌های GPU در کوبرنتیز برای آموزش مدل‌های بزرگ داده

موضوع کلی: زیرساخت‌های ابری و محاسبات با کارایی بالا

موضوع میانی: استقرار و مدیریت خوشه‌های محاسباتی در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات با کارایی بالا و ابر
• 2. مبانی ابر و خوشه‌های محاسباتی
• 3. آشنایی با معماری GPU
• 4. کاربرد GPU در یادگیری عمیق
• 5. مقدمه‌ای بر کوبرنتیز
• 6. مفاهیم کلیدی کوبرنتیز: Pods, Deployments, Services
• 7. مدیریت منابع در کوبرنتیز
• 8. شبکه‌بندی در کوبرنتیز
• 9. ذخیره‌سازی در کوبرنتیز
• 10. مقدمه‌ای بر استقرار خوشه‌های GPU
• 11. نصب و پیکربندی درایورهای GPU در کوبرنتیز
• 12. استقرار GPU Operator در کوبرنتیز
• 13. مدیریت منابع GPU در کوبرنتیز
• 14. زمان‌بندی وظایف GPU در کوبرنتیز
• 15. بهینه‌سازی زمان‌بندی وظایف GPU
• 16. پروفایلینگ و مانیتورینگ عملکرد GPU
• 17. ابزارهای مانیتورینگ در کوبرنتیز
• 18. بهینه‌سازی مصرف انرژی GPU
• 19. مدیریت هزینه در خوشه‌های GPU
• 20. استراتژی‌های کاهش هزینه
• 21. مباحث پیشرفته زمان‌بندی GPU
• 22. زمان‌بندی بر اساس نیاز و اولویت
• 23. استفاده از taint و toleration برای GPU
• 24. استفاده از node selectors و affinity
• 25. مدیریت چند مستأجر در خوشه‌های GPU
• 26. امنیت در خوشه‌های GPU
• 27. مدیریت دسترسی با RBAC
• 28. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و انتقال
• 29. شبکه‌بندی امن در کوبرنتیز
• 30. مدیریت اعتبارسنجی و مجوزها
• 31. استقرار و مدیریت پایگاه‌های داده در ابر
• 32. پایگاه‌های داده توزیع‌شده
• 33. مقیاس‌پذیری پایگاه‌های داده
• 34. پشتیبان‌گیری و بازیابی پایگاه داده
• 35. مدیریت جریان داده (Data Streaming)
• 36. معماری‌های میکروسرویس
• 37. استقرار میکروسرویس‌ها در کوبرنتیز
• 38. ارتباط بین میکروسرویس‌ها
• 39. مدیریت خطا در میکروسرویس‌ها
• 40. طراحی API برای میکروسرویس‌ها
• 41. مباحث امنیت در میکروسرویس‌ها
• 42. پلتفرم‌های CI/CD
• 43. استقرار خودکار (Automated Deployment)
• 44. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای کوبرنتیز
• 45. مانیتورینگ و لاگ‌گیری متمرکز
• 46. جمع‌آوری لاگ‌ها با Fluentd/Logstash
• 47. تحلیل لاگ‌ها با Elasticsearch/Kibana
• 48. مانیتورینگ عملکرد با Prometheus/Grafana
• 49. مدیریت پیکربندی (Configuration Management)
• 50. استفاده از ConfigMaps و Secrets
• 51. مدیریت وضعیت (State Management)
• 52. استفاده از Persistent Volumes
• 53. مدیریت Storage Classes
• 54. پشتیبان‌گیری از داده‌های کوبرنتیز
• 55. بازیابی وضعیت خوشه‌ها
• 56. بهینه‌سازی شبکه برای بار کاری سنگین
• 57. تنظیمات پیشرفته شبکه کوبرنتیز
• 58. استفاده از Network Policies
• 59. مدیریت پهنای باند
• 60. مباحث پیشرفته ذخیره‌سازی
• 61. انواع ذخیره‌سازی ابری
• 62. انتخاب بهترین راهکار ذخیره‌سازی
• 63. بهینه‌سازی I/O برای GPU
• 64. مدیریت حافظه نهان (Caching)
• 65. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری خودکار
• 66. Horizontal Pod Autoscaler
• 67. Vertical Pod Autoscaler
• 68. Custom Metrics Autoscaler
• 69. مدیریت منابع محدود
• 70. محدودیت منابع (Resource Limits)
• 71. محدودیت‌های درخواست (Resource Requests)
• 72. تأثیر محدودیت‌ها بر عملکرد
• 73. مدیریت پایداری خوشه‌ها
• 74. استراتژی‌های تحمل پذیری خطا (Fault Tolerance)
• 75. بازیابی خودکار از خطا
• 76. برنامه‌ریزی بازیابی فاجعه (Disaster Recovery)
• 77. مباحث پیشرفته امنیت GPU
• 78. نفوذناپذیری سخت‌افزاری GPU
• 79. امنیت در سطح درایور GPU
• 80. مدیریت آسیب‌پذیری‌های GPU
• 81. بهینه‌سازی برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 82. معماری‌های مدل‌های بزرگ
• 83. توزیع آموزش مدل‌های بزرگ
• 84. همگام‌سازی پارامترها در آموزش توزیع‌شده
• 85. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 86. استفاده از تکنیک‌های کاهش حافظه
• 87. بهینه‌سازی ارتباطات بین نودها
• 88. استفاده از کتابخانه‌های آموزش توزیع‌شده
• 89. ملاحظات عملی در استقرار خوشه‌ها
• 90. برنامه‌ریزی ظرفیت (Capacity Planning)
• 91. تخمین هزینه‌ها
• 92. انتخاب سخت‌افزار مناسب
• 93. مدیریت تیم‌ها و همکاری
• 94. مستندسازی فرآیندها
• 95. آموزش نیروی انسانی
• 96. بهبود مستمر عملکرد خوشه‌ها
• 97. ارزیابی عملکرد و شناسایی گلوگاه‌ها
• 98. پیاده‌سازی بهبودها
• 99. اندازه‌گیری تأثیر تغییرات
• 100. روندهای آینده در خوشه‌های GPU و کوبرنتیز