, ,

کتاب تجزیه LU پراکنده موازی مقیاس‌پذیر بر روی چندپردازنده‌های حافظه اشتراکی: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 تجزیه LU پراکنده موازی مقیاس‌پذیر بر روی چندپردازنده‌های حافظه اشتراکی: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: محاسبات موازی و توزیع شده

موضوع میانی: الگوریتم‌های تجزیه ماتریسی موازی و مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی و توزیع شده
  • 2. مفاهیم کلیدی محاسبات موازی
  • 3. انواع معماری‌های موازی
  • 4. معماری حافظه اشتراکی
  • 5. معماری حافظه توزیع شده
  • 6. معماری هیبرید
  • 7. سخت‌افزارهای موازی نوین
  • 8. چالش‌های برنامه‌نویسی موازی
  • 9. مفاهیم توازن بار (Load Balancing)
  • 10. همگام‌سازی (Synchronization)
  • 11. ارتباطات (Communication)
  • 12. تکنیک‌های موازی‌سازی
  • 13. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 14. موازی‌سازی وظیفه (Task Parallelism)
  • 15. پیاده‌سازی موازی با OpenMP
  • 16. مفاهیم رشته (Thread) و فرآیند (Process)
  • 17. مدیریت رشته‌ها
  • 18. همگام‌سازی در OpenMP
  • 19. انواع قفل‌ها (Locks)
  • 20. موانع (Barriers)
  • 21. متغیرهای شرطی (Condition Variables)
  • 22. کتابخانه‌های موازی‌سازی
  • 23. MPI (Message Passing Interface)
  • 24. مقدمات MPI
  • 25. ارسال و دریافت پیام
  • 26. تک‌گستری (Broadcasting)
  • 27. کاهش (Reduction)
  • 28. جمع‌آوری (Gather) و پخش (Scatter)
  • 29. مقدمه‌ای بر تجزیه ماتریسی
  • 30. تجزیه LU ماتریس متراکم (Dense Matrix LU Decomposition)
  • 31. کاربرد تجزیه LU
  • 32. پیاده‌سازی ترتیبی تجزیه LU
  • 33. تعیین پیچیدگی زمانی تجزیه LU
  • 34. مقدمه‌ای بر ماتریس‌های پراکنده (Sparse Matrices)
  • 35. نمایش ماتریس‌های پراکنده
  • 36. قالب ذخیره‌سازی CSR (Compressed Sparse Row)
  • 37. قالب ذخیره‌سازی CSC (Compressed Sparse Column)
  • 38. قالب ذخیره‌سازی COO (Coordinate List)
  • 39. کاربرد ماتریس‌های پراکنده
  • 40. مزایای استفاده از ماتریس‌های پراکنده
  • 41. مقدمه‌ای بر تجزیه LU پراکنده
  • 42. چالش‌های تجزیه LU پراکنده
  • 43. اعداد مجازی (Fill-in) در تجزیه LU پراکنده
  • 44. اهمیت کاهش اعداد مجازی
  • 45. روش‌های مرتب‌سازی (Ordering) برای کاهش اعداد مجازی
  • 46. مرتب‌سازی طبیعی (Natural Ordering)
  • 47. مرتب‌سازی Min-degree
  • 48. مرتب‌سازی AMD (Approximate Minimum Degree)
  • 49. مرتب‌سازی Pord (Nested Dissection)
  • 50. مرتب‌سازی Sloan
  • 51. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تجزیه LU موازی
  • 52. مشکلات موازی‌سازی تجزیه LU پراکنده
  • 53. موازی‌سازی گام‌های فاکتورگیری (Factoring Steps)
  • 54. مدیریت وابستگی‌های داده‌ای (Data Dependencies)
  • 55. موازی‌سازی بر اساس ستون (Column-based Parallel LU)
  • 56. موازی‌سازی بر اساس سطر (Row-based Parallel LU)
  • 57. موازی‌سازی بر اساس بلوک (Block-based Parallel LU)
  • 58. الگوریتم‌های موازی برای ماتریس‌های پراکنده
  • 59. الگوریتم‌های مبتنی بر نمودار (Graph-based Algorithms)
  • 60. نمودار تشکیل‌دهنده (Elimination Tree)
  • 61. الگوریتم‌های مبتنی بر سلسله مراتب (Hierarchical Algorithms)
  • 62. موازی‌سازی بر روی معماری حافظه اشتراکی
  • 63. استفاده از OpenMP برای تجزیه LU پراکنده
  • 64. مدیریت اشتراک‌گذاری داده‌ها
  • 65. همگام‌سازی رشته‌ها در طول فاکتورگیری
  • 66. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه (Memory Access Optimization)
  • 67. کاهش کش‌مس (Cache Misses)
  • 68. مدیریت حافظه اشتراکی (Shared Memory Management)
  • 69. تکنیک‌های موازی‌سازی پیشرفته برای تجزیه LU
  • 70. پیاده‌سازی موازی الگوریتم‌های مرتب‌سازی
  • 71. تقسیم کار (Work Distribution) در فاکتورگیری
  • 72. الگوریتم‌های موازی مقیاس‌پذیر
  • 73. مفهوم مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 74. انواع مقیاس‌پذیری (Strong vs. Weak Scalability)
  • 75. اهمیت مقیاس‌پذیری در سیستم‌های بزرگ
  • 76. چالش‌های مقیاس‌پذیری در تجزیه LU پراکنده
  • 77. استراتژی‌های بهبود مقیاس‌پذیری
  • 78. کاهش سربار ارتباطات (Communication Overhead)
  • 79. مدیریت عدم توازن بار (Load Imbalance)
  • 80. تکنیک‌های پارتیشن‌بندی (Partitioning Techniques)
  • 81. پارتیشن‌بندی نمودار (Graph Partitioning)
  • 82. پارتیشن‌بندی ماتریس (Matrix Partitioning)
  • 83. تحلیل عملکرد (Performance Analysis)
  • 84. معیارهای سنجش عملکرد
  • 85. اندازه‌گیری زمان اجرا
  • 86. اندازه‌گیری استفاده از منابع (CPU, Memory)
  • 87. مشخصه‌یابی (Profiling) کد موازی
  • 88. ابزارهای تحلیل عملکرد
  • 89. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک الگوریتم موازی تجزیه LU
  • 90. انتخاب یک الگوریتم خاص (مثلاً مبتنی بر Min-degree)
  • 91. پیاده‌سازی موازی با OpenMP
  • 92. تست و ارزیابی عملکرد
  • 93. مقایسه با پیاده‌سازی ترتیبی
  • 94. بهینه‌سازی بیشتر کد موازی
  • 95. استراتژی‌های پیشرفته برای حافظه اشتراکی
  • 96. موازی‌سازی با استفاده از NUMA (Non-Uniform Memory Access)
  • 97. بهینه‌سازی برایNUMA
  • 98. استفاده از سخت‌افزارهای تسریع‌کننده (Accelerators)
  • 99. پردازشگرهای گرافیکی (GPUs)
  • 100. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی بر روی 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 تجزیه LU پراکنده موازی مقیاس‌پذیر بر روی چندپردازنده‌های حافظه اشتراکی: از تئوری تا پیاده‌سازی عملی”

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

پیمایش به بالا