کتاب بهینه‌سازی اشتراک‌گذاری GPU در Kubernetes با استفاده از پلاگین‌های دستگاه

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.