سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب هرس و بهینه‌سازی حافظه کارت گرافیک (GPU Memory) در مدل‌های زبانی

کتاب هرس و بهینه‌سازی حافظه کارت گرافیک (GPU Memory) در مدل‌های زبانی

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 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

📚 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.