دوره پیاده‌سازی ذخیره‌سازی اشیاء با پروتکل RDMA در سامانه‌های هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی ذخیره‌سازی اشیاء با پروتکل RDMA در سامانه‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: ذخیره‌سازی و پردازش داده در سامانه‌های ابری

موضوع میانی: بهینه‌سازی دسترسی به داده برای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معماری ذخیره‌سازی اشیاء در سامانه‌های ابری
• 2. مفاهیم پایه پروتکل RDMA و مزایای آن
• 3. تفاوت ذخیره‌سازی بلوکی، فایلی و اشیاء
• 4. معرفی پروتکل S3 و سازگاری با RDMA
• 5. نقش حافظه نهان در دسترسی سریع به داده
• 6. چالش‌های ورودی/خروجی در workloadهای یادگیری ماشین
• 7. مبانی انتقال داده با حذف overhead هسته سیستم‌عامل
• 8. پیکربندی اولیه RDMA در شبکه‌های ذخیره‌سازی
• 9. مدل‌های دسترسی مستقیم به حافظه از راه دور
• 10. بهینه‌سازی مسیر داده برای فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین
• 11. معماری S3 RDMA Gateway
• 12. مقایسه عملکرد S3 سنتی با S3 RDMA
• 13. مدیریت ابرداده در ذخیره‌سازی اشیاء با RDMA
• 14. تکنیک‌های کاهش تأخیر در خواندن داده‌های آموزشی
• 15. پیاده‌سازی RDMA با استفاده از کتابخانه libfabric
• 16. پیکربندی RDMA برای TensorFlow و PyTorch
• 17. مدیریت هم‌زمانی و قفل‌گذاری در دسترسی به اشیاء
• 18. بهینه‌سازی پارتیشن‌بندی داده برای بارهای کاری توزیع‌شده
• 19. معرفی پروتکل NVMe over Fabrics در کنار RDMA
• 20. تکنیک‌های فشرده‌سازی و رمزگذاری در مسیر RDMA
• 21. مدیریت خطا و بازیابی در اتصالات RDMA
• 22. راه‌اندازی خوشه ذخیره‌سازی با پشتیبانی RDMA
• 23. پروفایلینگ عملکرد دسترسی به داده در آموزش مدل
• 24. تکنیک‌های پیش‌بارگذاری داده با RDMA
• 25. مدیریت بافر و حافظه در RDMA
• 26. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های کش توزیع‌شده
• 27. بهینه‌سازی مسیر داده برای مدل‌های بزرگ زبانی
• 28. معماری disaggregated storage با RDMA
• 29. مدیریت جریان داده در آموزش توزیع‌شده
• 30. تکنیک‌های checkpointing سریع با RDMA
• 31. پیکربندی QoS برای ترافیک RDMA
• 32. مدیریت دسترسی هم‌زمان به داده‌های آموزشی
• 33. بهینه‌سازی مصرف پهنای باند شبکه در RDMA
• 34. معرفی RoCE و iWARP به عنوان پیاده‌سازی‌های RDMA
• 35. مدیریت توپولوژی شبکه برای RDMA
• 36. تکنیک‌های توزیع داده بین گره‌های محاسباتی
• 37. مدیریت نسخه‌گذاری اشیاء در سامانه ابری
• 38. بهینه‌سازی shuffle داده در یادگیری ماشین با RDMA
• 39. معماری Ceph با پشتیبانی RDMA
• 40. مدیریت cache coherency در خوشه‌های RDMA
• 41. تکنیک‌های serialization سریع داده با RDMA
• 42. مدیریت workloadهای IO密集型 در AI
• 43. بهینه‌سازی latency-sensitive operations در RDMA
• 44. معماری MinIO با پشتیبانی RDMA
• 45. مدیریت امنیت و رمزنگاری در RDMA
• 46. تکنیک‌های load balancing برای درخواست‌های S3
• 47. مدیریت metadata-intensive workloads
• 48. بهینه‌سازی پارامتر سرور در آموزش توزیع‌شده
• 49. معرفی RDMA verbs API
• 50. مدیریت memory registration در RDMA
• 51. تکنیک‌های polling و event-driven در RDMA
• 52. مدیریت network congestion در RDMA
• 53. معماری ذخیره‌سازی لایه‌بندی‌شده با RDMA
• 54. بهینه‌سازی داده‌های unstructured برای AI
• 55. مدیریت multi-tenancy در سامانه‌های RDMA
• 56. تکنیک‌های data locality در خوشه‌های AI
• 57. مدیریت failover و high availability در RDMA
• 58. معماری shared storage برای GPU cluster
• 59. بهینه‌سازی مسیر داده برای inference
• 60. مدیریت dataset versioning با RDMA
• 61. تکنیک‌های data pipeline با RDMA
• 62. معماری storage class memory با RDMA
• 63. مدیریت tiering داده‌های سرد و گرم در RDMA
• 64. بهینه‌سازی checkpoint/restart با RDMA
• 65. مدیریت network topology-aware scheduling
• 66. تکنیک‌های RDMA over converged Ethernet
• 67. مدیریت jitter و latency در RDMA
• 68. معماری distributed filesystem با RDMA
• 69. بهینه‌سازی data ingestion pipeline
• 70. مدیریت consistency model در ذخیره‌سازی اشیاء
• 71. تکنیک‌های RDMA for model parallelism
• 72. مدیریت resource pooling در سامانه‌های RDMA
• 73. معماری ذخیره‌سازی ابری هیبریدی با RDMA
• 74. بهینه‌سازی data sharding با RDMA
• 75. مدیریت RDMA در محیط‌های کانتینری
• 76. تکنیک‌های zero-copy data transfer
• 77. مدیریت flow control در RDMA
• 78. معماری object storage با erasure coding و RDMA
• 79. بهینه‌سازی دسترسی به داده‌های sequence
• 80. مدیریت RDMA در Kubernetes و OpenShift
• 81. تکنیک‌های RDMA for data augmentation
• 82. مدیریت storage QoS برای AI workloads
• 83. معماری all-flash object storage با RDMA
• 84. بهینه‌سازی data sampling با RDMA
• 85. مدیریت RDMA over InfiniBand
• 86. تکنیک‌های RDMA for federated learning
• 87. مدیریت storage orchestration با RDMA
• 88. معماری edge storage با پشتیبانی RDMA
• 89. بهینه‌سازی data caching با RDMA
• 90. مدیریت RDMA در محیط‌های multi-cloud
• 91. تکنیک‌های RDMA for data compression
• 92. مدیریت adaptive routing در شبکه‌های RDMA
• 93. معماری storage proxy با RDMA
• 94. بهینه‌سازی data prefetching با RDMA
• 95. مدیریت RDMA در سامانه‌های real-time AI
• 96. تکنیک‌های RDMA for data deduplication
• 97. مدیریت end-to-end latency optimization