کتاب بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
, ,

کتاب بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000298 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 بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات با کارایی بالا (HPC)
  • 2. مفاهیم اساسی پردازش موازی
  • 3. معماری پردازنده‌های مرکزی (CPU) و محدودیت‌ها
  • 4. معرفی پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و تکامل آن‌ها
  • 5. تفاوت‌های معماری CPU و GPU
  • 6. مزایای استفاده از GPU در محاسبات علمی
  • 7. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی برای GPU (مثل CUDA و OpenCL)
  • 8. انتخاب پلتفرم برنامه‌نویسی GPU (CUDA در مقابل OpenCL)
  • 9. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه CUDA
  • 10. اولین برنامه GPU: Hello World
  • 11. ساختار یک برنامه CUDA
  • 12. توابع هسته (Kernel Functions)
  • 13. مفاهیم Thread، Block و Grid
  • 14. ابعاددهی Grid و Block
  • 15. مدیریت حافظه در CUDA: Host و Device
  • 16. انتقال داده بین Host و Device
  • 17. توابع CudaMemcpy و CudaMalloc
  • 18. مدیریت خطا در برنامه‌های CUDA
  • 19. مثال عملی: جمع دو بردار در GPU
  • 20. زمان‌بندی و اندازه‌گیری عملکرد ابتدایی
  • 21. متغیرهای Built-in در CUDA (threadIdx, blockIdx, blockDim, gridDim)
  • 22. اجرای همزمان هسته‌ها (Concurrent Kernel Execution)
  • 23. آشنایی با Streamها برای اجرای موازی‌تر
  • 24. مدیریت رویدادها (Events) برای همگام‌سازی
  • 25. مقدمه‌ای بر مدل اجرای ناهمزمان (Asynchronous Execution)
  • 26. سلسله مراتب حافظه در GPU (Global, Shared, Local, Constant, Texture)
  • 27. حافظه جهانی (Global Memory) و ویژگی‌های آن
  • 28. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه جهانی: Coalescing
  • 29. مثال عملی: پیاده‌سازی Coalescing در جمع بردار
  • 30. حافظه مشترک (Shared Memory) و کاربردهای آن
  • 31. بانک‌های حافظه مشترک (Shared Memory Banks) و تضاد (Bank Conflicts)
  • 32. بهینه‌سازی با استفاده از Shared Memory برای ماتریس ضرب
  • 33. Padding در Shared Memory برای جلوگیری از Bank Conflicts
  • 34. حافظه محلی (Local Memory) و زمان‌بندی رجیسترها
  • 35. حافظه ثابت (Constant Memory) و کش آن
  • 36. کاربرد حافظه ثابت برای داده‌های فقط خواندنی
  • 37. حافظه بافت (Texture Memory) برای دسترسی‌های دوبعدی
  • 38. حافظه یکپارچه (Unified Memory) و مزایای آن
  • 39. حافظه Pin-locked (Page-locked) و افزایش سرعت انتقال
  • 40. مدیریت حافظه بهینه در برنامه‌های پیچیده
  • 41. مفاهیم عملکرد GPU: توان عملیاتی (Throughput) و تاخیر (Latency)
  • 42. اهمیت پهنای باند حافظه و قدرت محاسباتی
  • 43. مدل سقف عملکرد (Roofline Model) برای GPU: مفاهیم پایه
  • 44. ابزارهای پروفایلینگ NVIDIA (NVIDIA Nsight Systems, Nsight Compute)
  • 45. Nsight Systems: تحلیل سیستم-سطح و ردیابی
  • 46. Nsight Compute: تحلیل هسته-سطح و متریک‌ها
  • 47. متریک‌های کلیدی عملکرد: Occupancy، پهنای باند حافظه، دستورالعمل در ساعت
  • 48. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی (Bottlenecks)
  • 49. تحلیل استفاده از رجیسترها و سرریز (Register Spill)
  • 50. درک و تفسیر نمودارهای پروفایلر
  • 51. تحلیل Dependency و Latency در هسته‌ها
  • 52. پیگیری استفاده از زمانبندی (Scheduler) و Dispatch
  • 53. جمع‌آوری داده‌های عملکرد در زمان اجرا
  • 54. اندازه‌گیری دقیق زمان با CUDA Events
  • 55. بررسی Overhead انتقال داده
  • 56. کاهش واگرایی Thread (Thread Divergence) در بلوک‌ها
  • 57. استفاده بهینه از دستورالعمل‌های Warp-level (Shuffle, Vote)
  • 58. تکنیک‌های کاهش Global Memory Latency
  • 59. بهینه‌سازی دسترسی‌های غیرCoalesced
  • 60. Loop Unrolling و تأثیر آن بر عملکرد
  • 61. استفاده از توابع Intrinsic (Built-in) برای عملکرد بهتر
  • 62. عملیات اتمی (Atomic Operations) و هزینه آن‌ها
  • 63. کاهش استفاده از عملیات اتمی و جایگزین‌ها
  • 64. پیاده‌سازی Reduction روی GPU بهینه
  • 65. پیاده‌سازی Scan (Prefix Sum) روی GPU بهینه
  • 66. بهینه‌سازی عملیات Filter و Map
  • 67. Kernel Fusion برای کاهش Overhead راه‌اندازی هسته‌ها
  • 68. همپوشانی محاسبات و انتقال داده (Overlap Compute and Transfer)
  • 69. استفاده از Zero-Copy Memory برای انتقال داده
  • 70. بهینه‌سازی برای GPUهای مختلف (نسل‌های مختلف معماری)
  • 71. الگوهای طراحی موازی برای GPU (GPU Design Patterns)
  • 72. الگوریتم‌های مرتب‌سازی موازی (Sorting Algorithms on GPU)
  • 73. پیاده‌سازی Bucketsort و Radix Sort روی GPU
  • 74. الگوریتم‌های جستجو و درخت‌ها در GPU
  • 75. تبدیل فوریه سریع (FFT) روی GPU با cuFFT
  • 76. ضرب ماتریس پیشرفته (GEMM) با cuBLAS
  • 77. حل سیستم‌های خطی با cuSOLVER
  • 78. کتابخانه Thrust برای ساختارهای داده و الگوریتم‌های موازی
  • 79. استفاده از Thrust برای ساده‌سازی کد GPU
  • 80. معرفی کتابخانه cuDNN برای یادگیری عمیق
  • 81. الگوریتم‌های گراف و شبکه‌ها روی GPU
  • 82. رندرینگ گرافیکی پیشرفته با GPU (Ray Tracing Basics)
  • 83. شبیه‌سازی فیزیکی و CFD روی GPU
  • 84. کاربردهای GPU در تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analytics)
  • 85. بهینه‌سازی برای کاربردهای یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی
  • 86. برنامه‌نویسی چند GPU (Multi-GPU Programming)
  • 87. P2P Communication (Peer-to-Peer) برای سرعت بخشیدن به انتقال داده بین GPUها
  • 88. NVLink و NVSwitch برای ارتباطات فوق سریع
  • 89. Data Parallelism و Task Parallelism در محیط چند GPU
  • 90. هماهنگی CPU و GPU در یک سیستم ناهمگون
  • 91. تعامل CUDA با APIهای گرافیکی (OpenGL, DirectX)
  • 92. Dynamic Parallelism: هسته‌هایی که هسته‌های دیگر را راه‌اندازی می‌کنند
  • 93. مجازی‌سازی GPU و کاربردهای آن
  • 94. بررسی تاثیر مصرف انرژی بر عملکرد (Power Efficiency)
  • 95. مقایسه GPU با FPGA و سایر شتاب‌دهنده‌ها
  • 96. معماری‌های جدید GPU و ویژگی‌های آن‌ها (مثلاً Hopper, Blackwell)
  • 97. برنامه‌نویسی GPU در زبان‌های سطح بالا (Julia, Python با Numba)
  • 98. استفاده از OpenACC و OpenMP برای بارگذاری خودکار روی GPU
  • 99. بهینه‌سازی خودکار و Autotuning برای GPU
  • 100. چالش‌ها و روندهای آینده در محاسبات با GPU

📚 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 بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا