کتاب از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی و شتاب‌دهی بهینه‌سازی خطی روی GPU با PyTorch
, ,

کتاب از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی و شتاب‌دهی بهینه‌سازی خطی روی GPU با PyTorch

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000015967 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی و شتاب‌دهی بهینه‌سازی خطی روی GPU با PyTorch

موضوع کلی: محاسبات با کارایی بالا (High-Performance Computing)

موضوع میانی: شتاب‌دهی الگوریتم‌های بهینه‌سازی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر محاسبات با کارایی بالا (HPC)
  • 2. معماری های موازی و پردازش همزمان
  • 3. آشنایی با پردازنده های گرافیکی (GPU) و کاربردهای آنها در HPC
  • 4. معرفی CUDA و OpenCL
  • 5. مبانی برنامه نویسی GPU
  • 6. معماری AMD GPU: بررسی عمیق
  • 7. اصول بهینه سازی خطی (Linear Programming – LP)
  • 8. فرم استاندارد مسئله LP
  • 9. روش سیمپلکس (Simplex Method)
  • 10. دوالیت در برنامه نویسی خطی
  • 11. نظریه KKT و شرایط بهینگی
  • 12. معرفی PyTorch و Tensorها
  • 13. محاسبات GPU با PyTorch
  • 14. انتقال داده بین CPU و GPU در PyTorch
  • 15. مبانی بهینه سازی در PyTorch
  • 16. معرفی کتابخانه های بهینه سازی در PyTorch
  • 17. الگوریتم های بهینه سازی مرتبه اول (Gradient Descent, Adam)
  • 18. الگوریتم های بهینه سازی مرتبه دوم (Newton's Method)
  • 19. پیاده سازی ماتریس ها و بردارها در PyTorch
  • 20. محاسبه ضرب ماتریس و بردار روی GPU با PyTorch
  • 21. حل دستگاه معادلات خطی با PyTorch
  • 22. پیاده سازی تابع هدف در PyTorch
  • 23. پیاده سازی محدودیت ها در PyTorch
  • 24. بررسی مقاله "Accelerating a Linear Programming Algorithm on AMD GPUs"
  • 25. تشریح الگوریتم پیشنهادی مقاله
  • 26. بررسی معماری داده در مقاله
  • 27. پیاده سازی الگوریتم پیشنهادی مقاله با PyTorch (بخش اول)
  • 28. پیاده سازی الگوریتم پیشنهادی مقاله با PyTorch (بخش دوم)
  • 29. بهینه سازی تخصیص حافظه GPU در PyTorch
  • 30. بهینه سازی هسته های محاسباتی GPU
  • 31. بررسی Performance bottlenecks در پیاده سازی اولیه
  • 32. Profiling کد PyTorch برای شناسایی گلوگاه ها
  • 33. استفاده از CUDA profiler برای آنالیز GPU
  • 34. بهینه سازی ارتباط بین CPU و GPU
  • 35. کاهش سربار انتقال داده ها
  • 36. استفاده از pinned memory برای انتقال سریعتر
  • 37. بهینه سازی ضرب ماتریس ها با استفاده از کتابخانه های BLAS (cuBLAS, rocBLAS)
  • 38. بهینه سازی حل دستگاه معادلات خطی با استفاده از کتابخانه های LAPACK (cuSOLVER, rocSOLVER)
  • 39. استفاده از کرنل های CUDA/HIP برای پیاده سازی توابع سفارشی
  • 40. استراتژی های تقسیم و حل (Divide and Conquer) برای مسائل LP بزرگ
  • 41. پیاده سازی روش سیمپلکس روی GPU با PyTorch
  • 42. Parallelizing Simplex iterations
  • 43. GPU-accelerated pivot selection
  • 44. پیاده سازی الگوریتم Interior-Point Method روی GPU با PyTorch
  • 45. تحلیل پیچیدگی زمانی و مکانی الگوریتم های LP
  • 46. مقایسه روش های سیمپلکس و Interior-Point Method
  • 47. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل LP مختلف
  • 48. تکنیک های موازی سازی برای حل مسائل LP بزرگ
  • 49. پیاده سازی موازی تجزیه LU روی GPU
  • 50. پیاده سازی موازی ضرب ماتریس های پراکنده روی GPU
  • 51. کاربرد CUDA streams برای اجرای همزمان وظایف
  • 52. استفاده از asynchronous data transfer
  • 53. استراتژی های کاهش مصرف حافظه GPU
  • 54. Chunking و Tiling برای مسائل بزرگ
  • 55. بهینه سازی Precision (Single vs. Double)
  • 56. استفاده از mixed-precision arithmetic
  • 57. اعتبارسنجی نتایج پیاده سازی با استفاده از داده های تست
  • 58. استفاده از کتابخانه های بهینه سازی LP موجود (Gurobi, CPLEX) به عنوان پایه مقایسه
  • 59. معیارهای ارزیابی عملکرد (Runtime, Speedup, Efficiency)
  • 60. مقایسه عملکرد پیاده سازی GPU با پیاده سازی CPU
  • 61. تجزیه و تحلیل نتایج تجربی
  • 62. بررسی تاثیر اندازه مسئله بر عملکرد
  • 63. بررسی تاثیر معماری GPU بر عملکرد
  • 64. مقایسه پیاده سازی PyTorch با پیاده سازی native CUDA/HIP
  • 65. مزایا و معایب استفاده از PyTorch برای بهینه سازی GPU
  • 66. بررسی تکنیک های Debugging کد GPU
  • 67. استفاده از ابزارهای Debugging CUDA/HIP
  • 68. بررسی خطاهای رایج در برنامه نویسی GPU
  • 69. مثال های کاربردی از بهینه سازی خطی در دنیای واقعی
  • 70. کاربرد بهینه سازی خطی در مسائل زنجیره تامین
  • 71. کاربرد بهینه سازی خطی در مسائل مالی
  • 72. کاربرد بهینه سازی خطی در مسائل مهندسی
  • 73. کاربرد بهینه سازی خطی در مسائل یادگیری ماشین
  • 74. بهینه سازی پارامترهای مدل های یادگیری ماشین با استفاده از LP
  • 75. ترکیب بهینه سازی خطی با سایر الگوریتم های بهینه سازی
  • 76. روش های هیبرید برای حل مسائل پیچیده
  • 77. بررسی چالش های پیاده سازی الگوریتم های بهینه سازی روی GPU
  • 78. محدودیت های حافظه GPU
  • 79. محدودیت های پهنای باند حافظه
  • 80. بررسی مسائل Numerical Stability
  • 81. بررسی مسائل Synchronization و race conditions
  • 82. پیشنهادات برای تحقیقات آینده در زمینه شتاب دهی LP روی GPU
  • 83. کاربرد یادگیری عمیق برای بهبود الگوریتم های بهینه سازی
  • 84. استفاده از FPGA ها به عنوان شتاب دهنده های سخت افزاری
  • 85. بررسی ابزارهای Profiling پیشرفته (Nsight Systems, ROCm Profiler)
  • 86. بهینه سازی کتابخانه های LP برای معماری های GPU جدید
  • 87. استفاده از sparse matrices برای بهینه سازی حافظه
  • 88. ادغام با سایر کتابخانه های محاسباتی (SciPy, NumPy)
  • 89. روش‌های approximate LP برای کاهش زمان محاسبات
  • 90. بررسی کاربرد Quantization در مسائل LP
  • 91. سنجش میزان تاثیر استفاده از single precision
  • 92. بررسی trade-off بین دقت و سرعت
  • 93. توسعه یک API برای پیاده سازی آسانتر الگوریتم های LP روی GPU
  • 94. استفاده از CUDA graph ها برای بهینه سازی execution
  • 95. پیاده سازی الگوریتم های بهینه سازی non-linear روی GPU
  • 96. کاربرد PyTorch برای بهینه سازی مسائل Integer Programming
  • 97. بررسی تکنیک های branch and bound روی GPU
  • 98. معرفی کتابخانه های جایگزین برای GPU (ArrayFire, CuPy)
  • 99. بهینه سازی و تنظیم پارامترهای الگوریتم ها به صورت خودکار
  • 100. تکنیک‌های Hyperparameter optimization

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب از تئوری تا عمل: پیاده‌سازی و شتاب‌دهی بهینه‌سازی خطی روی GPU با PyTorch”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا