فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای افزایش سرعت و کاهش هزینه استنتاج هوش مصنوعی با استفاده از تراشه‌های اختصاصی AWS Inferentia

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای افزایش سرعت و کاهش هزینه استنتاج هوش مصنوعی با استفاده از تراشه‌های اختصاصی AWS Inferentia

موضوع کلی: رایانش ابری و زیرساخت‌های هوشمند

موضوع میانی: بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در فضای ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پایه رایانش ابری و نقش پردازش در استنتاج هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های یادگیری ماشین
• 3. معرفی معماری تراشه‌های اختصاصی AWS Inferentia
• 4. بررسی تفاوت پردازشگرهای عمومی و تراشه‌های اختصاصی استنتاج
• 5. آشنایی با خانواده نمونه‌های Amazon EC2 Inf1
• 6. نقش شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در کاهش تأخیر استنتاج
• 7. مبانی کارکرد کامپایلر AWS Neuron برای بهینه‌سازی مدل‌ها
• 8. تحلیل هزینه‌های عملیاتی در استنتاج هوش مصنوعی مبتنی بر ابر
• 9. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای تراشه‌های Inferentia
• 10. پیش‌پردازش مدل‌های یادگیری ماشین جهت سازگاری با معماری Neuron
• 11. روش‌های تبدیل مدل‌های TensorFlow به فرمت قابل اجرا در Inferentia
• 12. روش‌های تبدیل مدل‌های PyTorch به فرمت قابل اجرا در Inferentia
• 13. مدیریت حافظه در زمان اجرای مدل بر روی تراشه‌های اختصاصی
• 14. بهینه‌سازی نرخ عبور داده یا Throughput در مدل‌های استنتاج
• 15. کاربرد مدل‌های پردازش زبان طبیعی بر روی تراشه‌های Inf1
• 16. کاربرد مدل‌های بینایی ماشین بر روی تراشه‌های Inf1
• 17. تکنیک‌های کوانتایز کردن مدل برای افزایش سرعت استنتاج
• 18. استفاده از مدل‌های نیم‌دقت یا FP16 برای بهینه‌سازی عملکرد
• 19. بررسی تأثیر ترکیب‌بندی لایه‌های شبکه عصبی بر سرعت پردازش
• 20. مانیتورینگ و تحلیل عملکرد استنتاج با ابزارهای AWS CloudWatch
• 21. مقایسه شاخص‌های عملکردی نمونه‌های Inf1 با نمونه‌های مبتنی بر GPU
• 22. مدیریت گلوگاه‌های داده در خط لوله استنتاج ابری
• 23. پیکربندی Auto Scaling برای سرویس‌های استنتاج هوشمند
• 24. امنیت زیرساخت‌های ابری در استنتاج مدل‌های حساس
• 25. اصول طراحی معماری‌های کم‌هزینه برای استقرار در مقیاس بزرگ
• 26. بررسی الگوهای توزیع بار (Load Balancing) در سرویس‌های استنتاج
• 27. یکپارچه‌سازی تراشه‌های Inferentia با سرویس Amazon SageMaker
• 28. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های مستقر شده بر روی سخت‌افزارهای اختصاصی
• 29. مطالعه موردی بهینه‌سازی هزینه در پروژه‌های پردازش تصویر
• 30. مطالعه موردی افزایش سرعت پاسخ‌دهی در چت‌بات‌های هوشمند
• 31. عیب‌یابی خطاهای رایج در کامپایل مدل با استفاده از Neuron
• 32. بهترین روش‌های تست و اعتبارسنجی مدل پیش از استقرار
• 33. نقش زیرساخت‌های هوشمند در پایداری سیستم‌های ابری ملی
• 34. آینده تراشه‌های اختصاصی در توسعه هوش مصنوعی بومی