کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC 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-0000029798 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 الگوریتم‌های MCMC برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: بهره‌گیری از قابلیت‌های GPU

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه به MCMC
  • 2. مقدمه به پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 3. چرا MCMC را روی GPU بهینه کنیم؟
  • 4. اصول اولیه محاسبات موازی
  • 5. معماری GPU: هسته‌ها، حافظه، جریان
  • 6. تفاوت‌های کلیدی بین CPU و GPU
  • 7. انواع الگوریتم‌های MCMC
  • 8. Metropolis-Hastings
  • 9. Gibbs Sampling
  • 10. Hamiltonian Monte Carlo (HMC)
  • 11. No-U-Turn Sampler (NUTS)
  • 12. Slice Sampling
  • 13. Particle MCMC (PMCMC)
  • 14. Sequential Monte Carlo (SMC)
  • 15. چالش‌های پیاده‌سازی MCMC روی GPU
  • 16. دسترسی به حافظه GPU
  • 17. همگام‌سازی بین هسته‌ها
  • 18. ارتباط بین گره‌ها (در سیستم‌های توزیع شده)
  • 19. مدیریت حافظه GPU
  • 20. انتقال داده بین CPU و GPU
  • 21. زبان‌های برنامه‌نویسی و فریم‌ورک‌های GPU
  • 22. CUDA
  • 23. OpenCL
  • 24. SYCL
  • 25. TensorFlow
  • 26. PyTorch
  • 27. اصول بهینه‌سازی عملکرد GPU
  • 28. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 29. موازی‌سازی وظیفه (Task Parallelism)
  • 30. کاهش سربار ارتباطی
  • 31. افزایش نرخ محاسبات (Throughput)
  • 32. کاهش تأخیر (Latency)
  • 33. تکنیک‌های بهینه‌سازی در CUDA
  • 34. Thread Blocks و Grids
  • 35. Warp Execution
  • 36. Shared Memory
  • 37. Global Memory
  • 38. Constant Memory
  • 39. Texture Memory
  • 40. Kernel Launch Overhead
  • 41. Dynamic Parallelism
  • 42. Multi-threading در CUDA
  • 43. بهینه‌سازی Kernelها
  • 44. Vectorization
  • 45. Branch Divergence
  • 46. Memory Coalescing
  • 47. Register Usage
  • 48. Instruction Level Parallelism
  • 49. بهینه‌سازی الگوریتم Metropolis-Hastings روی GPU
  • 50. موازی‌سازی تولید نمونه‌های مستقل
  • 51. موازی‌سازی محاسبه تابع احتمال (Likelihood)
  • 52. موازی‌سازی محاسبه تابع پیشین (Prior)
  • 53. موازی‌سازی محاسبه نسبت پذیرش
  • 54. مدیریت حافظه برای داده‌های نمونه
  • 55. بهینه‌سازی الگوریتم Gibbs Sampling روی GPU
  • 56. موازی‌سازی نمونه‌گیری از توزیع‌های شرطی
  • 57. موازی‌سازی محاسبه پارامترهای توزیع شرطی
  • 58. مدیریت وابستگی بین متغیرها
  • 59. تکنیک‌های نمونه‌گیری مجدد (Resampling)
  • 60. بهینه‌سازی الگوریتم Hamiltonian Monte Carlo (HMC) روی GPU
  • 61. موازی‌سازی محاسبه گرادیان‌ها
  • 62. موازی‌سازی حل معادلات دیفرانسیل (Leapfrog Integrator)
  • 63. مدیریت حافظه برای حالت سیستم (Position and Momentum)
  • 64. بهینه‌سازی الگوریتم No-U-Turn Sampler (NUTS) روی GPU
  • 65. موازی‌سازی الگوریتم U-Turn Detector
  • 66. مدیریت حافظه برای بازه‌های نمونه‌گیری
  • 67. بهینه‌سازی الگوریتم Slice Sampling روی GPU
  • 68. موازی‌سازی تولید نقاط برش (Slice)
  • 69. موازی‌سازی ارزیابی تابع احتمال در نقاط برش
  • 70. بهینه‌سازی الگوریتم Particle MCMC (PMCMC) روی GPU
  • 71. موازی‌سازی الگوریتم SMC درونی
  • 72. موازی‌سازی محاسبه وزن‌ها
  • 73. موازی‌سازی نمونه‌گیری مجدد (Resampling)
  • 74. بهینه‌سازی الگوریتم Sequential Monte Carlo (SMC) روی GPU
  • 75. موازی‌سازی تولید ذرات (Particles)
  • 76. موازی‌سازی محاسبه وزن‌ها
  • 77. موازی‌سازی نمونه‌گیری مجدد (Resampling)
  • 78. تکنیک‌های موازی‌سازی در سطح الگوریتم
  • 79. موازی‌سازی زنجیره‌های مستقل (Independent Chains)
  • 80. موازی‌سازی زنجیره‌های موازی (Parallel Chains)
  • 81. موازی‌سازی همزمان (Interleaved Parallelism)
  • 82. بهینه‌سازی مدیریت حافظه GPU
  • 83. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory) برای داده‌های پرتکرار
  • 84. کاهش دسترسی به حافظه سراسری (Global Memory)
  • 85. تکنیک‌های Pre-fetching و Cache Management
  • 86. تخصیص حافظه دینامیک (Dynamic Allocation)
  • 87. مدیریت خطاهای حافظه
  • 88. بهینه‌سازی ارتباطات بین گره‌ها (در سیستم‌های چند GPU)
  • 89. استفاده از NVLink و PCIe
  • 90. تکنیک‌های All-reduce و Broadcast
  • 91. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MCMC در زمینه یادگیری ماشین
  • 92. مدل‌های بیزی (Bayesian Models)
  • 93. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 94. مدل‌های گرافیکی (Graphical Models)
  • 95. مدل‌های پنهان مارکوف (Hidden Markov Models)
  • 96. شبکه‌های عصبی بیزی (Bayesian Neural Networks)
  • 97. بهینه‌سازی برای مسائل خاص
  • 98. مدل‌های آماری پیچیده
  • 99. مدل‌های آماری با ابعاد بالا
  • 100. مدل‌های آماری با داده‌های بزرگ

📚 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 الگوریتم‌های MCMC برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا