سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب HNLPU: انقلابی در پردازش زبان با سخت‌افزار اختصاصی و کم‌مصرف برای مدل‌های زبانی بزرگ

کتاب HNLPU: انقلابی در پردازش زبان با سخت‌افزار اختصاصی و کم‌مصرف برای مدل‌های زبانی بزرگ

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 HNLPU: انقلابی در پردازش زبان با سخت‌افزار اختصاصی و کم‌مصرف برای مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: معماری‌های سخت‌افزاری بهینه‌سازی شده برای مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
  • 2. تاریخچه و تکامل مدل‌های زبانی از n-gram تا Transformers
  • 3. مروری بر معماری ترانسفورمر و مکانیسم توجه خودکار
  • 4. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs): تعریف، مقیاس و توانمندی‌ها
  • 5. چالش‌های محاسباتی، حافظه و انرژی در LLMs
  • 6. مسئله "هزینه استنتاج" و مصرف انرژی در LLMs
  • 7. معیارهای ارزیابی عملکرد و کارایی LLMs
  • 8. کاربردهای پیشرفته LLMs: از تولید متن تا هوش مکالمه‌ای
  • 9. مفهوم هوش عمومی (AGI) و نقش LLMs در آن
  • 10. ضرورت بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای آینده LLMs
  • 11. اصول معماری کامپیوتر و پردازش موازی
  • 12. CPU در مقابل GPU: تفاوت‌ها و کاربردها در AI
  • 13. معماری TPU: بهینه‌سازی برای تنسورها و شبکه‌های عصبی
  • 14. شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری: مروری بر ASIC و FPGA
  • 15. سلسله مراتب حافظه و گلوگاه‌های پهنای باند
  • 16. مفاهیم محاسبات با دقت پایین (Low-Precision Compute: INT8, FP16, BFloat16)
  • 17. اصول پردازش در حافظه (In-Memory Computing)
  • 18. پردازش آنالوگ و سیگنال مختلط برای عملیات MAC
  • 19. ارتباطات داخلی و شبکه‌های روی تراشه (Network-on-Chip)
  • 20. مصرف توان و مدیریت انرژی در تراشه‌های AI
  • 21. تکنیک‌های کاهش اتلاف انرژی (Power Reduction Techniques)
  • 22. هم‌طراحی سخت‌افزار-نرم‌افزار در سیستم‌های AI
  • 23. پشته‌سازی 3D و مزایای آن در معماری‌های AI
  • 24. الهام از زیست‌شناسی: مغز به عنوان یک سیستم کم‌مصرف
  • 25. مفهوم "نورون‌های سخت‌افزاری شده" در محاسبات
  • 26. تعریف HNLPU: واحد پردازش زبان با نورون‌های سخت‌افزاری
  • 27. HNLPU به عنوان "زیرلایه‌های شناختی عمومی" (General-Purpose Cognitive Substrates)
  • 28. مزایای بنیادین HNLPU: سرعت، انرژی و چگالی
  • 29. تفاوت HNLPU با معماری‌های نورومورفیک سنتی
  • 30. چالش‌های طراحی و ساخت نورون‌های سخت‌افزاری
  • 31. بررسی مدل‌های محاسباتی بنیادی برای HNLPU
  • 32. انعطاف‌پذیری و برنامه‌ریزی‌پذیری در HNLPU
  • 33. پتانسیل HNLPU برای انقلابی در پردازش زبان
  • 34. جایگاه HNLPU در اکوسیستم سخت‌افزاری AI
  • 35. مدل‌های کسب و کار و استراتژی‌های پیاده‌سازی HNLPU
  • 36. بلوک‌های ساختاری اصلی یک HNLPU کامل
  • 37. طراحی سخت‌افزاری واحدهای مکانیسم توجه اختصاصی
  • 38. پیاده‌سازی لایه‌های Feed-Forward شبکه ترانسفورمر در HNLPU
  • 39. طراحی واحدهای عملیات ماتریسی با دقت فوق‌العاده پایین
  • 40. استفاده از محاسبات آنالوگ برای ضرب-جمع‌های کم‌مصرف در HNLPU
  • 41. مدارهای مبدل آنالوگ به دیجیتال (ADC) و دیجیتال به آنالوگ (DAC)
  • 42. معماری سلسله مراتبی حافظه در HNLPU برای بهینه‌سازی دسترسی
  • 43. واحدهای پردازش در حافظه (In-Memory Processing Units) در HNLPU
  • 44. حافظه‌های مقاومتی (RRAM, MRAM) به عنوان عناصر حافظه غیرفرار در HNLPU
  • 45. مدیریت حافظه و جریان داده برای فعال‌سازی‌ها و وزن‌ها
  • 46. طراحی واحدهای کنترل و زمان‌بندی (Control and Scheduling Units)
  • 47. معماری برای پردازش تعبیه‌ها (Embeddings) و توکن‌سازی
  • 48. واحدهای پیش‌پردازش و پس‌پردازش داده‌های متنی
  • 49. بهینه‌سازی شبکه‌های روی تراشه (NoC) برای جریان داده LLM
  • 50. استراتژی‌های توزیع و موازی‌سازی در HNLPU
  • 51. طراحی برای خنک‌سازی و مدیریت حرارت در تراشه‌های HNLPU
  • 52. معماری تحمل‌پذیر خطا (Fault-Tolerant Architecture) برای سخت‌افزارهای آنالوگ
  • 53. سیستم عامل و میان‌افزار (Firmware) برای HNLPU
  • 54. رابط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (APIs) برای تعامل با HNLPU
  • 55. کامپایلرهای بهینه‌ساز مدل‌های LLM برای HNLPU
  • 56. ابزارهای شبیه‌سازی و اعتبارسنجی (Validation) معماری HNLPU
  • 57. بررسی نقش واحدهای حافظه KV Cache در HNLPU
  • 58. طراحی معماری سلسله مراتبی برای HNLPU Multi-Chip
  • 59. بررسی انواع پیوندهای ارتباطی در سیستم‌های HNLPU مقیاس‌پذیر
  • 60. استراتژی‌های مدیریت حافظه و جریان داده برای LLMs بزرگ در HNLPU
  • 61. پیاده‌سازی سخت‌افزاری Normalization Layers (LayerNorm, RMSNorm)
  • 62. طراحی واحدهای پورت ورودی/خروجی (I/O) با پهنای باند بالا
  • 63. تکنیک‌های کوانتیزاسیون سخت‌افزاری برای HNLPU (مانند INT4, INT2, Binary)
  • 64. اسپارس‌سازی (Sparsity) و Pruning در سطح سخت‌افزار HNLPU
  • 65. سخت‌افزار اختصاصی برای پردازش تنسورهای اسپارس و غیرهمگون
  • 66. بهینه‌سازی جریان داده (Data Flow Optimization) برای کاهش جابجایی
  • 67. تکنیک‌های Clock Gating و Power Gating در HNLPU
  • 68. مدیریت پویای فرکانس و ولتاژ (DVFS) برای حداکثر بهره‌وری
  • 69. معماری‌های بی‌گذرانده (Data-Agnostic) برای مصرف انرژی پایدار
  • 70. همپوشانی (Pipelining) و موازی‌سازی وظایف در HNLPU
  • 71. کاهش سربار کنترل (Control Overhead) در مقیاس بزرگ
  • 72. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل در HNLPU برای کاهش حجم
  • 73. معیارهای ارزیابی بهره‌وری انرژی (TOPS/W, PEI) برای HNLPU
  • 74. تحلیل مقایسه‌ای عملکرد و مصرف انرژی HNLPU در برابر GPU/TPU
  • 75. روش‌های بنچمارکینگ و اعتبارسنجی کارایی HNLPU
  • 76. بهینه‌سازی زنجیره ابزار (Toolchain) برای توسعه سریع‌تر
  • 77. مدیریت خطای زمان اجرا و بازیابی (Runtime Error Management)
  • 78. تحلیل هزینه کلی مالکیت (TCO) برای استقرار HNLPU
  • 79. بهینه‌سازی HNLPU برای استنتاج (Inference) سریع و کم‌مصرف LLMs
  • 80. پشتیبانی از آموزش تطبیقی (Fine-tuning) و LoRA در HNLPU
  • 81. HNLPU برای کاربردهای تولید متن تعاملی و بی‌درنگ
  • 82. استفاده از HNLPU در وظایف درک زبان طبیعی (NLU) پیچیده
  • 83. HNLPU برای پردازش گفتار: Text-to-Speech و Speech-to-Text
  • 84. کاربرد HNLPU در سیستم‌های مولتی‌مودال (Multimodal LLMs)
  • 85. مقیاس‌بندی HNLPU برای مدل‌های فوق‌العاده بزرگ (Trillion-Parameter)
  • 86. استقرار HNLPU در دستگاه‌های لبه (Edge Devices) و هوش مصنوعی تعبیه‌شده
  • 87. ترکیب HNLPU با زیرساخت‌های محاسبات ابری
  • 88. HNLPU برای کاربردهای امنیت و حریم خصوصی داده‌ها (On-device Processing)
  • 89. پتانسیل HNLPU در رباتیک و سیستم‌های خودمختار
  • 90. قابلیت تطبیق‌پذیری HNLPU برای مدل‌های جدید و آتی
  • 91. چالش‌های مقیاس‌پذیری و تولید انبوه HNLPU
  • 92. مواد جدید و فناوری‌های ساخت پیشرفته برای HNLPU
  • 93. مقایسه HNLPU با معماری‌های محاسبات کوانتومی برای LLMs
  • 94. آینده هم‌گرایی سخت‌افزار و هوش مصنوعی
  • 95. نقش HNLPU در دستیابی به هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 96. جنبه‌های اخلاقی، قانونی و اجتماعی فناوری HNLPU
  • 97. روندهای تحقیق و توسعه در معماری‌های "Hardwired-Neurons"
  • 98. چشم‌انداز بازار و سرمایه‌گذاری در فناوری HNLPU
  • 99. جمع‌بندی: HNLPU به عنوان پارادایم نوین پردازش زبان
  • 100. پرسش و پاسخ: نگاهی به آینده HNLPU و LLMs

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.