فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی و مدیریت کارآمد در محیط‌های محاسباتی با کارایی بالا (HPC) با استفاده از Jacamar CI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و مدیریت کارآمد در محیط‌های محاسباتی با کارایی بالا (HPC) با استفاده از Jacamar CI

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و زیرساخت‌های محاسباتی پیشرفته

موضوع میانی: سیستم‌های مدیریت و هماهنگ‌سازی پردازش‌های موازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات با کارایی بالا (HPC)
• 2. معماری سیستم‌های HPC
• 3. مفاهیم موازی‌سازی در HPC
• 4. انواع موازی‌سازی: داده و وظیفه
• 5. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی: MPI و OpenMP
• 6. مقدمه‌ای بر Jacamar CI
• 7. هدف و معماری Jacamar CI
• 8. نصب و راه‌اندازی اولیه Jacamar CI
• 9. پیکربندی محیط توسعه با Jacamar CI
• 10. اتصال به سیستم‌های HPC با Jacamar CI
• 11. مدیریت وابستگی‌ها در Jacamar CI
• 12. استفاده از کانتینرها در Jacamar CI
• 13. Docker و کانتینرسازی در HPC
• 14. Singularity و کانتینرسازی در HPC
• 15. یکپارچه‌سازی Docker با Jacamar CI
• 16. یکپارچه‌سازی Singularity با Jacamar CI
• 17. ساخت ایمیج‌های کانتینر برای HPC
• 18. مدیریت ایمیج‌های کانتینر
• 19. اجرای برنامه‌های موازی در کانتینرها
• 20. استفاده از MPI در محیط کانتینری
• 21. استفاده از OpenMP در محیط کانتینری
• 22. مدیریت پردازش‌های دسته‌ای (Batch Jobs)
• 23. سیستم‌های زمان‌بندی کار (Job Schedulers)
• 24. پیکربندی Jacamar CI با Slurm
• 25. پیکربندی Jacamar CI با PBS/Torque
• 26. پیکربندی Jacamar CI با LSF
• 27. اجرای Jobهای دسته‌ای از طریق Jacamar CI
• 28. نظارت بر Jobهای در حال اجرا
• 29. مدیریت Jobهای پایان‌یافته
• 30. خطایابی Jobهای دسته‌ای
• 31. بهینه‌سازی پارامترهای Job
• 32. مدیریت منابع در HPC
• 33. فهمیدن محدودیت‌های منابع
• 34. تخصیص منابع در Jobها
• 35. نظارت بر مصرف منابع
• 36. استفاده بهینه از CPU و حافظه
• 37. استفاده بهینه از GPU
• 38. مدیریت I/O در HPC
• 39. بهینه‌سازی عملیات فایل
• 40. استفاده از سیستم‌های فایل توزیع‌شده
• 41. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده در HPC
• 42. سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای
• 43. سیستم‌های مدیریت پایگاه داده NoSQL
• 44. ذخیره‌سازی داده‌های علمی
• 45. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
• 46. ابزارهای تحلیل داده در HPC
• 47. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در HPC
• 48. چارچوب‌های یادگیری عمیق
• 49. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در HPC
• 50. استفاده از GPU برای یادگیری ماشین
• 51. مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ برای ML
• 52. بهینه‌سازی کد برای HPC
• 53. پروفایلینگ کد
• 54. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد
• 55. تکنیک‌های بهینه‌سازی کد
• 56. کامپایلرهای پیشرفته برای HPC
• 57. موازی‌سازی خودکار کد
• 58. برنامه‌نویسی ناهمگن
• 59. معماری‌های محاسباتی ناهمگن
• 60. استفاده از OpenCL
• 61. استفاده از CUDA
• 62. یکپارچه‌سازی CUDA با Jacamar CI
• 63. تست و اعتبارسنجی نرم‌افزار در HPC
• 64. استراتژی‌های تست
• 65. تست واحد در محیط HPC
• 66. تست یکپارچه‌سازی در محیط HPC
• 67. تست عملکرد (Performance Testing)
• 68. تست مقیاس‌پذیری (Scalability Testing)
• 69. مدیریت پیکربندی در HPC
• 70. استفاده از ابزارهای مدیریت پیکربندی
• 71. Ansible برای پیکربندی HPC
• 72. Chef برای پیکربندی HPC
• 73. Puppet برای پیکربندی HPC
• 74. یکپارچه‌سازی مدیریت پیکربندی با Jacamar CI
• 75. امنیت در محیط‌های HPC
• 76. مدیریت دسترسی کاربران
• 77. رمزنگاری داده‌ها در HPC
• 78. پروتکل‌های ارتباطی امن
• 79. امنیت شبکه در HPC
• 80. ملاحظات اخلاقی و قانونی در HPC
• 81. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 82. مالکیت معنوی کد و داده‌ها
• 83. کاربرد Jacamar CI در پروژه‌های واقعی
• 84. مطالعه موردی: شبیه‌سازی‌های علمی
• 85. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های بزرگ
• 86. مطالعه موردی: یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 87. توسعه پایدار در HPC
• 88. کاهش مصرف انرژی در HPC
• 89. مدیریت طول عمر سیستم‌های HPC
• 90. آینده محاسبات با کارایی بالا
• 91. روندهای نوظهور در HPC
• 92. نقش هوش مصنوعی در HPC
• 93. چالش‌های آینده HPC
• 94. آمادگی برای محیط‌های محاسباتی نسل بعد
• 95. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث