کتاب بهینه‌سازی پردازش و تحلیل داده‌های حجیم علمی
, ,

کتاب بهینه‌سازی پردازش و تحلیل داده‌های حجیم علمی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000382 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 پردازش و تحلیل داده‌های حجیم علمی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC) و داده‌های حجیم علمی
  • 2. تاریخچه و سیر تکاملی ابرکامپیوترها
  • 3. معماری سخت‌افزار: پردازنده، حافظه، و ورودی/خروجی
  • 4. سلسله مراتب حافظه: از رجیستر تا دیسک
  • 5. مفاهیم بنیادی موازی‌سازی: Task و Data Parallelism
  • 6. طبقه‌بندی فلین (SISD, SIMD, MISD, MIMD)
  • 7. قانون امدال و قانون گوستافسون: محدودیت‌ها و پتانسیل‌های موازی‌سازی
  • 8. تحلیل پیچیدگی الگوریتم و نماد Big O
  • 9. آشنایی با محیط لینوکس و ترمینال برای HPC
  • 10. ابزارهای ضروری خط فرمان: SSH, SCP, Bash Scripting
  • 11. کامپایلرها و پرچم‌های بهینه‌سازی (GCC, Intel Compilers)
  • 12. سیستم‌های ساخت (Build Systems): Make و CMake
  • 13. ابزارهای پروفایلینگ مقدماتی: gprof و time
  • 14. آشنایی با یک مسئله نمونه علمی (مثلاً شبیه‌سازی دینامیک مولکولی)
  • 15. استراتژی‌های مدیریت و نمایش داده‌های علمی
  • 16. زبان‌های برنامه‌نویسی در HPC: C++, Fortran و نقش Python
  • 17. تأثیر انواع داده (Data Types) بر عملکرد
  • 18. چیدمان داده در حافظه: Row-Major در مقابل Column-Major
  • 19. اشاره‌گرها، ارجاع‌ها و مشکل Aliasing (کلیدواژه restrict)
  • 20. برنامه‌نویسی آگاه از کش (Cache-Aware Programming)
  • 21. اصل محلی بودن ارجاع (Locality of Reference)
  • 22. انواع خطاهای کش (Cache Misses) و راه‌های کاهش آن
  • 23. بهینه‌سازی حلقه‌ها: Loop Unrolling
  • 24. بهینه‌سازی حلقه‌ها: Loop Fusion و Fission
  • 25. بهینه‌سازی حلقه‌ها: Loop Tiling (Blocking)
  • 26. مفهوم برداری‌سازی (Vectorization) و SIMD
  • 27. استفاده از توابع ذاتی (Intrinsics) برای AVX و SSE
  • 28. بررسی گزارش کامپایلر برای بهینه‌سازی و برداری‌سازی
  • 29. تراز کردن حافظه (Memory Alignment) و تأثیر آن
  • 30. بهینه‌سازی توابع: Inlining و کاهش سربار فراخوانی
  • 31. مدل برنامه‌نویسی حافظه مشترک (Shared Memory)
  • 32. تفاوت فرآیند (Process) و نخ (Thread)
  • 33. مقدمه‌ای بر OpenMP: یک مدل سطح بالا برای Threading
  • 34. دستورالعمل‌های پایه‌ای OpenMP: parallel, for, sections
  • 35. مدیریت متغیرها در OpenMP: private, shared, firstprivate
  • 36. همگام‌سازی (Synchronization): critical, atomic, barrier
  • 37. مفهوم Race Condition و راه‌های جلوگیری از آن
  • 38. دستورالعمل‌های زمان‌بندی حلقه (Loop Scheduling): static, dynamic, guided
  • 39. عملیات کاهش (Reduction Operations) در OpenMP
  • 40. مدل Task-based parallelism در OpenMP
  • 41. بهینه‌سازی عملکرد در OpenMP: مشکل False Sharing
  • 42. تودرتو کردن موازی‌سازی (Nested Parallelism)
  • 43. پروفایلینگ و دیباگ کردن برنامه‌های OpenMP
  • 44. یکپارچه‌سازی OpenMP با کدهای ترتیبی
  • 45. مطالعه موردی: موازی‌سازی یک الگوریتم ماتریسی با OpenMP
  • 46. مدل برنامه‌نویسی حافظه توزیع‌شده (Distributed Memory)
  • 47. معماری کلاسترها و شبکه‌های اتصال (Interconnects)
  • 48. مقدمه‌ای بر رابط ارسال پیام (Message Passing Interface – MPI)
  • 49. راه‌اندازی محیط MPI و اجرای اولین برنامه
  • 50. ارتباطات نقطه به نقطه (Point-to-Point): Send و Recv
  • 51. ارتباطات مسدودکننده (Blocking) در مقابل غیرمسدودکننده (Non-blocking)
  • 52. ارتباطات جمعی (Collective): Broadcast و Scatter/Gather
  • 53. عملیات کاهش جمعی (Collective Reduction): Reduce و Allreduce
  • 54. انواع داده مشتق‌شده (Derived Datatypes) در MPI
  • 55. گروه‌ها و ارتباط‌دهنده‌ها (Communicators) در MPI
  • 56. استراتژی‌های تجزیه دامنه (Domain Decomposition)
  • 57. الگوی تبادل هاله (Halo/Ghost Cell Exchange)
  • 58. توازن بار (Load Balancing) در برنامه‌های MPI
  • 59. توپولوژی‌های مجازی در MPI
  • 60. پروفایلینگ و دیباگ کردن برنامه‌های MPI
  • 61. مقدمه‌ای بر ورودی/خروجی موازی (Parallel I/O)
  • 62. چالش‌های I/O در مقیاس بزرگ
  • 63. استفاده از MPI-IO برای عملیات ورودی/خروجی بهینه
  • 64. سیستم‌های فایل موازی (Lustre, GPFS)
  • 65. مطالعه موردی: حل یک معادله دیفرانسیل با MPI
  • 66. معماری GPU در مقابل CPU: چرا از شتاب‌دهنده‌ها استفاده می‌کنیم؟
  • 67. مقدمه‌ای بر مدل برنامه‌نویسی CUDA
  • 68. مدل اجرایی CUDA: گرید، بلاک، و نخ (Grid, Block, Thread)
  • 69. مدل حافظه CUDA: Global, Shared, Constant
  • 70. نوشتن و اجرای اولین کرنل (Kernel) در CUDA
  • 71. انتقال داده بین میزبان (Host) و دستگاه (Device)
  • 72. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه Global: Coalesced Access
  • 73. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory) برای افزایش کارایی
  • 74. همگام‌سازی نخ‌ها در یک بلاک
  • 75. مشکل واگرایی نخ‌ها (Thread Divergence)
  • 76. عملیات اتمیک (Atomic Operations) در CUDA
  • 77. استفاده از کتابخانه‌های CUDA: cuBLAS, cuFFT
  • 78. ابزارهای پروفایلینگ NVIDIA: Nsight Systems و Nsight Compute
  • 79. برنامه‌نویسی برای چندین GPU
  • 80. مقدمه‌ای بر OpenACC: یک رویکرد مبتنی بر دایرکتیو
  • 81. شتاب‌دهی کد با دایرکتیوهای OpenACC
  • 82. مدیریت داده در OpenACC
  • 83. مقدمه‌ای بر OpenCL به عنوان یک استاندارد باز
  • 84. مقایسه مدل‌های برنامه‌نویسی: CUDA, OpenACC, OpenCL
  • 85. مطالعه موردی: شتاب‌دهی پردازش تصویر با GPU
  • 86. مدل برنامه‌نویسی ترکیبی (Hybrid): MPI + OpenMP
  • 87. مدل برنامه‌نویسی ترکیبی: MPI + CUDA/OpenACC
  • 88. استفاده از پایتون در HPC: NumPy, SciPy, Cython
  • 89. کتابخانه‌های پایتون برای محاسبات موازی: Dask و Numba
  • 90. فرمت‌های داده علمی پیشرفته: HDF5 و NetCDF
  • 91. ابزارهای پیشرفته تحلیل عملکرد: Score-P, TAU, Vampir
  • 92. دیباگ کردن برنامه‌های موازی در مقیاس بزرگ
  • 93. دقت عددی و محاسبات ممیز شناور
  • 94. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های نرم‌افزاری (Spack, Conda)
  • 95. کانتینرسازی برای HPC: Singularity و Docker
  • 96. سیستم‌های مدیریت صف و زمان‌بندی کار (Slurm, PBS)
  • 97. نوشتن اسکریپت‌های ارسال کار (Job Submission Scripts)
  • 98. بازتولیدپذیری (Reproducibility) در محاسبات علمی
  • 99. کاربرد HPC در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 100. روندهای آینده: محاسبات اگزامقیاس (Exascale) و معماری‌های نوین

📚 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 پردازش و تحلیل داده‌های حجیم علمی”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا