فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از ابررایانه‌ها و پردازنده‌های گرافیکی (GPU) در بستر ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از ابررایانه‌ها و پردازنده‌های گرافیکی (GPU) در بستر ابری

موضوع کلی: رایانش ابری و پردازش‌های فوق‌سریع

موضوع میانی: زیرساخت‌های محاسباتی و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در Google Cloud

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری سیستم‌های توزیع‌شده
• 2. سیر تکامل ابررایانه‌ها و پردازش‌های فوق‌سریع
• 3. معرفی زیرساخت‌های محاسباتی Google Cloud برای هوش مصنوعی
• 4. آشنایی با واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) در محیط ابری
• 5. نقش TPUها در شتاب‌دهی به مدل‌های یادگیری عمیق
• 6. معماری سخت‌افزاری AI Hypercomputer
• 7. مفاهیم پایه در مجازی‌سازی منابع محاسباتی
• 8. بررسی استانداردهای اتصال و شبکه با پهنای باند بالا
• 9. مدیریت حافظه در خوشه‌های پردازشی بزرگ
• 10. بهینه‌سازی پیکربندی ماشین‌های مجازی برای پردازش‌های سنگین
• 11. آشنایی با محیط Vertex AI و یکپارچه‌سازی با سخت‌افزار
• 12. آموزش کار با کتابخانه‌های شتاب‌دهنده CUDA در محیط ابری
• 13. استفاده از کانتینرها برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 14. مدیریت و مقیاس‌پذیری خوشه‌های GPU در Google Kubernetes Engine
• 15. راهکارهای ذخیره‌سازی داده با سرعت بالا برای پردازش‌های کلان
• 16. تحلیل عملکرد سیستم‌های محاسباتی و شناسایی گلوگاه‌ها
• 17. پیاده‌سازی مدل‌های توزیع‌شده بر روی چندین گره پردازشی
• 18. مدیریت منابع و بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی در ابر
• 19. امنیت زیرساخت‌های پردازش ابری و حفاظت از داده‌ها
• 20. اصول نظارت (Monitoring) و لاگ‌برداری از فرآیندهای محاسباتی
• 21. استفاده از ابزارهای اتوماسیون برای مدیریت زیرساخت (IaC)
• 22. راهکارهای بازیابی و تداوم کسب‌وکار در سیستم‌های ابری
• 23. بهینه‌سازی توان مصرفی و بهره‌وری انرژی در مراکز داده
• 24. تکنیک‌های مدل‌سازی و پیش‌بینی بار کاری در ابر
• 25. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین (MLOps) در مقیاس بزرگ
• 26. استفاده از TPU Pods برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 27. استراتژی‌های موازی‌سازی داده و مدل در پردازش‌های فوق‌سریع
• 28. بررسی شبکه‌های انتقال داده با تأخیر کم در دیتاسنترها
• 29. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
• 30. بهینه‌سازی کتابخانه‌های نرم‌افزاری برای سخت‌افزارهای خاص
• 31. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پردازش‌های بلادرنگ
• 32. یکپارچه‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده ابری
• 33. ارزیابی معیارهای عملکرد (Benchmarks) در پردازش‌های گرافیکی
• 34. روش‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای زیرساختی
• 35. پیاده‌سازی معماری‌های چندابری (Multi-cloud) با رعایت ضوابط امنیتی
• 36. کاربرد پردازش‌های فوق‌سریع در تحلیل داده‌های حجیم
• 37. آموزش تنظیمات شبکه مجازی (VPC) برای ارتباط امن گره‌ها
• 38. چشم‌انداز آینده پردازش‌های ابری و فناوری‌های نوظهور در هوش مصنوعی