سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آشنایی با سخت‌افزارهای مورد نیاز برای یادگیری عمیق (GPU, TPU)

کتاب آشنایی با سخت‌افزارهای مورد نیاز برای یادگیری عمیق (GPU, TPU)

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 آشنایی با سخت‌افزارهای مورد نیاز برای یادگیری عمیق (GPU, TPU)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق: چرا و چگونه؟
  • 2. مفاهیم اساسی در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 3. انقلاب یادگیری عمیق و نیاز به سخت‌افزارهای قدرتمند
  • 4. چرا CPU برای یادگیری عمیق کافی نیست؟
  • 5. مروری بر چالش‌های محاسباتی در یادگیری عمیق
  • 6. آشنایی با سخت‌افزارهای تخصصی برای یادگیری عمیق
  • 7. نقش GPU و TPU در شتاب‌دهی به آموزش مدل‌ها
  • 8. معماری سنتی کامپیوتر: CPU و اجزای آن
  • 9. مفهوم پردازش موازی: ضرورت در محاسبات مدرن
  • 10. انواع موازی‌سازی: بیت، دستورالعمل، داده و وظیفه
  • 11. حافظه و سلسله مراتب آن در سیستم‌های کامپیوتری
  • 12. گذرگاه‌ها (Bus) و پهنای باند: اهمیت در انتقال داده
  • 13. معرفی پردازنده‌های گرافیکی (GPU): از رندرینگ تا محاسبات
  • 14. تفاوت‌های بنیادین بین CPU و GPU
  • 15. معماری SIMD و SIMT: اصول پردازش موازی در GPU
  • 16. مزایای GPU در محاسبات سنگین ماتریسی
  • 17. سیر تکاملی GPUها در محاسبات عمومی (GPGPU)
  • 18. معماری کلی GPU: واحدهای اصلی و ارتباطات
  • 19. هسته‌های CUDA: واحد پردازش پایه در GPUهای انویدیا
  • 20. Streaming Multiprocessor (SM): قلب پردازشی GPU
  • 21. مفهوم Warp و Block در معماری CUDA
  • 22. Grid و نحوه سازماندهی وظایف در GPU
  • 23. سلسله مراتب حافظه در GPU: مروری جامع
  • 24. حافظه جهانی (Global Memory): بزرگترین و کندترین
  • 25. حافظه مشترک (Shared Memory): سریع و قابل برنامه‌ریزی
  • 26. رجیسترها و حافظه کش (L1/L2): سرعت و نزدیکی به هسته‌ها
  • 27. بافر تکسچر (Texture Memory) و بافر ثابت (Constant Memory)
  • 28. پهنای باند حافظه و تأثیر آن بر عملکرد
  • 29. GDDR5, GDDR6, HBM: انواع حافظه‌های GPU
  • 30. معرفی Tensor Cores: جهشی برای هوش مصنوعی
  • 31. عملکرد Tensor Cores در عملیات ماتریسی با دقت پایین
  • 32. تأثیر Tensor Cores بر سرعت آموزش مدل‌ها
  • 33. معماری‌های GPU انویدیا: از پاسکال تا هوپر (Pascal, Volta, Turing, Ampere, Hopper)
  • 34. ویژگی‌های خاص معماری وُلطا (Volta) و Tensor Cores
  • 35. بهبودهای معماری آمپر (Ampere) و پردازش A100
  • 36. معرفی Hopper و H100: عصر جدید GPUهای داده‌محور
  • 37. GPUهای مصرف‌کننده (GeForce): کاربردها و محدودیت‌ها
  • 38. GPUهای حرفه‌ای (Quadro): دقت و قابلیت اطمینان
  • 39. GPUهای دیتاسنتر (Tesla, A-series, H-series): قدرت و مقیاس‌پذیری
  • 40. رابط اتصال PCIe: استانداردهای نسل‌های مختلف (PCIe 3.0, 4.0, 5.0)
  • 41. NVLink: اتصال پرسرعت GPU به GPU و GPU به CPU
  • 42. مزایای NVLink در سیستم‌های چند GPU
  • 43. مصرف انرژی و مدیریت حرارت در GPUها
  • 44. سیستم‌های خنک‌کننده فعال و غیرفعال برای GPU
  • 45. ارزیابی عملکرد GPU: معیارهای کلیدی
  • 46. نرم‌افزارهای پشته (Software Stack) برای GPU: CUDA و OpenCL
  • 47. درایورهای GPU و اهمیت به‌روزرسانی آن‌ها
  • 48. کتابخانه‌های اساسی CUDA: cuBLAS, cuFFT, cuDNN
  • 49. cuDNN: شتاب‌دهنده شبکه‌های عصبی عمیق
  • 50. TensorRT: بهینه‌سازی استنتاج (Inference) روی GPU
  • 51. معرفی TPU: پردازنده‌های اختصاصی گوگل برای هوش مصنوعی
  • 52. انگیزه گوگل برای ساخت TPU: نیازهای داخلی و مقیاس‌پذیری
  • 53. مفهوم پردازنده‌های شتاب‌دهنده (Accelerator)
  • 54. معماری systolic array: قلب تپنده TPU
  • 55. مزایای systolic array در ضرب ماتریس
  • 56. واحد ضرب ماتریس (Matrix Multiply Unit - MXU) در TPU
  • 57. MXU: انجام هزاران عملیات ضرب و جمع در یک چرخه
  • 58. سلسله مراتب حافظه در TPU
  • 59. حافظه On-chip و نقش آن در کاهش تأخیر
  • 60. High Bandwidth Memory (HBM) در TPU
  • 61. TPU v1: اولین نسل، تمرکز بر استنتاج
  • 62. TPU v2: معرفی برای آموزش مدل‌ها و پردازش دقیق‌تر
  • 63. TPU v3: افزایش قدرت و خنک‌کنندگی مایع
  • 64. TPU v4: بهبود کارایی و بهره‌وری انرژی
  • 65. TPU v5: آخرین نسل و قابلیت‌های جدید
  • 66. پیکربندی TPU ها: از چیپ تا پاد (Pod)
  • 67. Cloud TPU: دسترسی و استفاده از TPU در فضای ابری
  • 68. GKE و TPU: ترکیب کانتینرها و سخت‌افزار اختصاصی
  • 69. Pytorch/JAX و TensorFlow با TPU: نحوه ادغام
  • 70. مزایای TPU در بارهای کاری خاص یادگیری عمیق
  • 71. محدودیت‌های TPU در مقایسه با GPU
  • 72. مصرف انرژی و خنک‌کنندگی TPU
  • 73. مدیریت و مانیتورینگ TPU در Cloud Console
  • 74. مقایسه جامع CPU، GPU و TPU: نقاط قوت و ضعف
  • 75. معیارهای انتخاب سخت‌افزار مناسب برای یادگیری عمیق
  • 76. بودجه و هزینه: تأثیر آن در انتخاب GPU یا TPU
  • 77. نوع و اندازه مدل: کدام سخت‌افزار بهتر است؟
  • 78. زمان آموزش (Training Time) و اهمیت آن
  • 79. سرعت استنتاج (Inference Speed) و کاربردهای آن
  • 80. انعطاف‌پذیری سخت‌افزار: GPU در مقابل TPU
  • 81. اکوسیستم نرم‌افزاری: CUDA در مقابل TensorFlow/JAX
  • 82. انتخاب سخت‌افزار برای تحقیق و توسعه در مقابل تولید
  • 83. استفاده از سخت‌افزارهای ابری (Cloud Computing) برای DL
  • 84. معرفی سرویس‌های GPU در AWS (EC2 Instances)
  • 85. معرفی سرویس‌های GPU در GCP (Compute Engine, AI Platform)
  • 86. معرفی سرویس‌های GPU در Azure (VMs, Azure Machine Learning)
  • 87. دسترسی به TPU در Google Cloud Platform
  • 88. استفاده از GPU‌های ابری برای پروژه‌های کوچک و متوسط
  • 89. شتاب‌دهنده‌های دیگر: FPGA و ASICs اختصاصی
  • 90. Tensor Processing Units دیگر شرکت‌ها (مثلاً Huawei Ascend)
  • 91. محاسبات با دقت پایین (Mixed Precision Training) در GPU و TPU
  • 92. مزایای دقت پایین در سرعت و مصرف حافظه
  • 93. آموزش توزیع شده (Distributed Training) روی چندین GPU
  • 94. موازی‌سازی داده (Data Parallelism) و موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 95. استفاده از Docker و Singularity برای محیط‌های DL با GPU/TPU
  • 96. مانیتورینگ عملکرد سخت‌افزار: ابزارهایی مانند `nvidia-smi`
  • 97. انتخاب منبع تغذیه (PSU) مناسب برای سیستم‌های GPU محور
  • 98. خنک‌سازی پیشرفته برای دکل‌های یادگیری عمیق
  • 99. بهینه‌سازی کد پایتون برای بهره‌برداری حداکثری از GPU/TPU
  • 100. آینده سخت‌افزارهای یادگیری عمیق و روندهای آتی

📚 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.