کتاب صوتی راهنمای جامع مدیریت و بهینه‌سازی پردازنده‌های گرافیکی چند نمونه‌ای (MIG) در محیط‌های کانتینری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع مدیریت و بهینه‌سازی پردازنده‌های گرافیکی چند نمونه‌ای (MIG) در محیط‌های کانتینری

موضوع کلی: رایانش ابری و زیرساخت‌های مجازی‌سازی

موضوع میانی: مدیریت منابع سخت‌افزاری در خوشه‌های کوبرنتیز (Kubernetes)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش پردازنده‌های گرافیکی در مراکز داده
• 2. معماری پردازنده‌های گرافیکی انویدیا با قابلیت چند نمونه‌ای
• 3. تفاوت معماری سنتی GPU با فناوری Multi-Instance GPU
• 4. نصب و پیکربندی درایورهای انویدیا در محیط لینوکس
• 5. مفاهیم پایه کانتینرسازی و اکوسیستم کوبرنتیز
• 6. نحوه عملکرد دیمون انویدیا در کانتینرها
• 7. آشنایی با افزونه Nvidia Device Plugin در کوبرنتیز
• 8. شناسایی سخت‌افزاری و بررسی وضعیت MIG در کلاستر
• 9. تعریف پروفایل‌های مختلف MIG و تخصیص منابع
• 10. جداسازی فضای حافظه و هسته‌های محاسباتی در کارت‌های گرافیک
• 11. نحوه مدیریت منابع فیزیکی در گره‌های محاسباتی
• 12. پیکربندی زمان‌بندی (Scheduling) در کوبرنتیز برای پردازنده‌های گرافیکی
• 13. تخصیص منابع محدود به کانتینرها با استفاده از Resource Quotas
• 14. بهینه‌سازی نرخ بهره‌وری پردازنده با تقسیم‌بندی دقیق
• 15. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در کانتینرهای ایزوله
• 16. مانیتورینگ عملکرد پردازنده‌های گرافیکی با استفاده از Prometheus
• 17. تحلیل متریک‌های لحظه‌ای در محیط‌های چند نمونه‌ای
• 18. استفاده از ابزارهای گزارش‌گیری برای مدیریت مصرف انرژی
• 19. امنیت در محیط‌های اشتراکی GPU و ایزولاسیون پردازشی
• 20. مدیریت خطاها و عیب‌یابی در خوشه‌های GPU
• 21. ارتقای سطح دسترسی و مدیریت کلاستر در مقیاس بزرگ
• 22. بهینه‌سازی توزیع بار در برنامه‌های پردازش سنگین
• 23. استفاده از MIG در محیط‌های پردازش موازی
• 24. بررسی چالش‌های تاخیر در محیط‌های مجازی‌سازی شده
• 25. تکنیک‌های پیشرفته برای افزایش خروجی (Throughput) در کانتینرها
• 26. مدیریت چرخه حیات کانتینرهای مجهز به پردازنده گرافیکی
• 27. یکپارچه‌سازی با ذخیره‌سازهای سریع برای داده‌های حجیم
• 28. پیاده‌سازی سیاست‌های دسترسی در محیط‌های ابری سازمانی
• 29. تست و ارزیابی کارایی در محیط‌های واقعی عملیاتی
• 30. آینده تکنولوژی‌های مجازی‌سازی GPU در مراکز داده ملی