سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش شتاب‌داده شده برای مقیاس بزرگ

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش شتاب‌داده شده برای مقیاس 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر محاسبات در پردازش شتاب‌داده شده برای مقیاس بزرگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی محاسبات در مقیاس بزرگ
  • 2. مقدمه‌ای بر پردازش شتاب‌داده شده
  • 3. نیاز به محاسبات با مقیاس بزرگ
  • 4. معماری‌های رایج پردازش شتاب‌داده شده
  • 5. آشنایی با واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)
  • 6. آشنایی با واحدهای پردازش تنسور (TPU)
  • 7. کاربرد GPU در محاسبات علمی
  • 8. کاربرد TPU در یادگیری ماشین
  • 9. مبانی موازی‌سازی در پردازش
  • 10. انواع موازی‌سازی: موازی‌سازی داده و وظیفه
  • 11. تکنیک‌های موازی‌سازی برای GPU
  • 12. تکنیک‌های موازی‌سازی برای TPU
  • 13. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
  • 14. مدل CUDA برای برنامه‌نویسی GPU
  • 15. مدل OpenCL برای برنامه‌نویسی موازی
  • 16. مدل TensorFlow برای TPU
  • 17. مدل PyTorch برای GPU
  • 18. مدیریت حافظه در سیستم‌های شتاب‌داده شده
  • 19. استراتژی‌های دسترسی به حافظه
  • 20. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه
  • 21. حافظه مشترک و حافظه سراسری
  • 22. اهمیت پهنای باند حافظه
  • 23. مدیریت انتقال داده بین CPU و شتاب‌دهنده
  • 24. استفاده از حافظه نهان (Cache)
  • 25. مفاهیم صف و پشته در پردازش موازی
  • 26. مزامنه (Synchronization) در پردازش موازی
  • 27. قفل‌ها (Locks) و سمافورها (Semaphores)
  • 28. موانع (Barriers) در پردازش موازی
  • 29. مدیریت ریسک‌های رقابتی (Race Conditions)
  • 30. کاهش وابستگی داده‌ها
  • 31. تکنیک‌های کاهش وابستگی
  • 32. تحلیل وابستگی داده‌ها
  • 33. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای پردازش شتاب‌داده شده
  • 34. بازنویسی الگوریتم‌های متوالی به موازی
  • 35. الگوریتم‌های مرتب‌سازی موازی
  • 36. الگوریتم‌های جستجوی موازی
  • 37. الگوریتم‌های ماتریسی موازی
  • 38. الگوریتم‌های گراف موازی
  • 39. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین روی GPU
  • 40. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) روی GPU
  • 41. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) روی GPU
  • 42. ترنسفورمرها (Transformers) روی GPU
  • 43. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 44. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
  • 45. هرس (Pruning) مدل‌ها
  • 46. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 47. استفاده از فریم‌ورک‌های بهینه‌سازی
  • 48. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع‌شده
  • 49. مبانی محاسبات توزیع‌شده
  • 50. معماری‌های سیستم‌های توزیع‌شده
  • 51. ارتباطات در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 52. موازی‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 53. پردازش موازی داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 54. پردازش جریان داده (Stream Processing)
  • 55. پلتفرم‌های پردازش توزیع‌شده
  • 56. Apache Spark برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 57. Apache Flink برای پردازش جریان داده
  • 58. Hadoop MapReduce
  • 59. کاربرد پردازش شتاب‌داده شده در تحلیل داده‌های حجیم
  • 60. تحلیل داده‌های کلان در علوم
  • 61. تحلیل داده‌های کلان در صنعت
  • 62. تحلیل داده‌های کلان در مالی
  • 63. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی (سازگار با چارچوب علمی)
  • 64. مبانی کوانتومی
  • 65. کیوبیت‌ها و برهم‌نهی
  • 66. درهم‌تنیدگی کوانتومی
  • 67. الگوریتم‌های کوانتومی مقدماتی
  • 68. کاربرد محاسبات کوانتومی در آینده (بدون ترویج)
  • 69. امنیت در سیستم‌های محاسباتی مقیاس بزرگ
  • 70. ملاحظات امنیتی در پردازش شتاب‌داده شده
  • 71. امنیت در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 72. حفاظت از داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 73. مدیریت دسترسی در محیط‌های محاسباتی
  • 74. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی و مقیاس بزرگ
  • 75. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
  • 76. شفافیت در الگوریتم‌های مقیاس بزرگ
  • 77. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 78. راهکارهای حقوقی و فنی برای کاهش سوگیری
  • 79. کاربرد پردازش شتاب‌داده شده در شبیه‌سازی‌های علمی
  • 80. شبیه‌سازی‌های فیزیکی
  • 81. شبیه‌سازی‌های زیستی
  • 82. شبیه‌سازی‌های مهندسی
  • 83. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های محاسباتی
  • 84. ابزارهای پروفایلینگ (Profiling)
  • 85. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
  • 86. تکنیک‌های بهینه‌سازی سیستم‌عامل
  • 87. بهینه‌سازی سخت‌افزار
  • 88. بررسی موارد مطالعاتی موفق
  • 89. کاربرد پردازش شتاب‌داده شده در پردازش زبان طبیعی
  • 90. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 91. آموزش و استنتاج LLMs
  • 92. بهینه‌سازی LLMs برای پردازش در مقیاس بزرگ
  • 93. کاربرد پردازش شتاب‌داده شده در بینایی ماشین
  • 94. آموزش مدل‌های بینایی ماشین
  • 95. بهینه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین
  • 96. پردازش ویدئو در مقیاس بزرگ
  • 97. آینده پردازش شتاب‌داده شده
  • 98. روندهای نوظهور در محاسبات مقیاس بزرگ
  • 99. تأثیر فناوری‌های جدید بر پردازش شتاب‌داده شده
  • 100. چالش‌های پیش رو در مقیاس‌پذیری

📚 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.