تحسين Generative AI على معالجات Arm للأجهزة الطرفية والطرف السحابي

يتطلب تشغيل نماذج Generative AI بكفاءة فهم العتاد البرمجي الأساسي. نظراً لأن معالجات Arm تغذي كل شيء بدءاً من الأجهزة المحمولة ووصولاً إلى خوادم Cloud الضخمة، فإن تعلم كيفية تحسين النماذج لهذه البنية يعد مهارة حاسمة لمطوري AI المعاصرين. تأخذك هذه الدورة النصية عبر رحلة تكيف وتسريع أوراق عمل Generative AI على الأنظمة القائمة على Arm. تنتقل فيها من فهم مفاهيم العتاد الأساسية إلى تطبيق تقنيات تحسين متقدمة تقلل من Latency واستخدام الذاكرة بشكل كبير. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية لمعالجات Arm، بما في ذلك تصميم CPU وتسلسل الذاكرة الهرمي - تطبيق تقنيات SIMD Vectorization باستخدام تعليمات Neon و Scalable Vector Extension (SVE) لتسريع العمليات الرياضية - تنفيذ استراتيجيات Low-bit Quantization، مثل INT4 و FP8، لضغط نماذج اللغات الكبيرة دون التضحية بالدقة - تهيئة واستخدام مكتبة KleidiAI المحسّنة لتبسيط عمليات Generative AI الرئيسية - نشر النماذج المحسّنة عبر الأجهزة الطرفية ذات الموارد المحدودة والبيئات السحابية القابلة للتوسع - تحليل اختناقات الأداء باستخدام مفاهيم Profiling الحديثة وأدوات تشغيل Runtime ستبدأ بالمصطلحات الأساسية للعتاد والمفاهيم الأساسية لحوسبة CPU قبل استكشاف استراتيجيات التحسين العملية. من خلال الشروحات المكتوبة خطوة بخطوة وأمثلة الكود الواضحة، ستتعلم تهيئة وتحسين وتقييم النماذج التوليدية للنشر في العالم الحقيقي. تم تصميم هذه الدورة لمطوري البرامج، ومتحمسي AI، ومهندسي الأنظمة الجدد في مجال التحسين على مستوى العتاد. لا تتطلب أي خبرة سابقة في برمجة العتاد أو لغة Assembly. ابدأ رحلتك في تحسين AI المعتمد على العتاد اليوم.