کتاب مدیریت پیش‌دستی در مقیاس میکروثانیه برای استنتاج همزمان شبکه‌های عصبی عمیق با شتاب‌دهنده GPU

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 مدیریت پیش‌دستی در مقیاس میکروثانیه برای استنتاج همزمان شبکه‌های عصبی عمیق با شتاب‌دهنده GPU

موضوع کلی: محاسبات و پردازش موازی پیشرفته

موضوع میانی: بهینه‌سازی عملکرد پردازنده‌های گرافیکی (GPU) در یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش موازی و GPU
  • 2. معماری GPU و واحدهای پردازشی آن
  • 3. مفاهیم کلیدی در پردازش موازی
  • 4. هسته‌های CUDA و مدل برنامه‌نویسی موازی
  • 5. برنامه‌نویسی CUDA: اصول اولیه
  • 6. مدیریت حافظه در GPU
  • 7. انواع حافظه GPU (Global, Shared, Local)
  • 8. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه GPU
  • 9. همگام‌سازی نخ‌های CUDA
  • 10. الگوهای موازی‌سازی در CUDA
  • 11. تحلیل عملکرد برنامه‌های CUDA
  • 12. ابزارهای پروفایلینگ CUDA
  • 13. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
  • 14. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 15. معماری شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 16. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 17. استنتاج DNN بر روی GPU
  • 18. چالش‌های استنتاج همزمان DNN
  • 19. زمان‌بندی وظایف بر روی GPU
  • 20. مدیریت منابع GPU برای وظایف همزمان
  • 21. مقدمه‌ای بر پیش‌دستی (Preemption)
  • 22. پیش‌دستی در سیستم‌های عامل
  • 23. پیش‌دستی در محیط‌های GPU
  • 24. پیاده‌سازی پیش‌دستی در مقیاس میکروثانیه
  • 25. اهداف پیش‌دستی در استنتاج DNN
  • 26. سناریوهای استنتاج DNN با پیش‌دستی
  • 27. مدل‌های پیش‌دستی مبتنی بر زمان
  • 28. مدل‌های پیش‌دستی مبتنی بر اولویت
  • 29. مدل‌های پیش‌دستی مبتنی بر منابع
  • 30. تکنیک‌های کاهش سربار پیش‌دستی
  • 31. مدیریت وضعیت وظایف در حین پیش‌دستی
  • 32. بازگشت به حالت قبل از پیش‌دستی
  • 33. بهینه‌سازی زمان‌بندی پیش‌دستی
  • 34. ارزیابی عملکرد پیش‌دستی
  • 35. معیارهای سنجش پیش‌دستی
  • 36. تأثیر پیش‌دستی بر تأخیر استنتاج
  • 37. تأثیر پیش‌دستی بر توان عملیاتی (Throughput)
  • 38. پیش‌دستی پویا در مقابل ایستا
  • 39. الگوریتم‌های زمان‌بندی پیش‌دستی پیشرفته
  • 40. یادگیری تقویتی برای پیش‌دستی
  • 41. شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی بار کاری
  • 42. بهینه‌سازی پیش‌دستی برای CNN
  • 43. بهینه‌سازی پیش‌دستی برای RNN
  • 44. بهینه‌سازی پیش‌دستی برای ترنسفورمرها
  • 45. پیش‌دستی در فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 46. ادغام پیش‌دستی با مدیران وظیفه GPU
  • 47. مدیریت پیش‌دستی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 48. کاربرد پیش‌دستی در پردازش بلادرنگ
  • 49. مدیریت پیش‌دستی برای وظایف با اولویت‌های مختلف
  • 50. پیش‌دستی و مصرف انرژی GPU
  • 51. بهینه‌سازی مصرف انرژی با پیش‌دستی
  • 52. مقایسه روش‌های پیش‌دستی مختلف
  • 53. مطالعات موردی استنتاج DNN با پیش‌دستی
  • 54. پیش‌دستی در سرویس‌های ابری GPU
  • 55. امنیت و پیش‌دستی در محیط‌های اشتراکی GPU
  • 56. فناوری‌های سخت‌افزاری پشتیبان پیش‌دستی
  • 57. ارتباط پیش‌دستی با مجازی‌سازی GPU
  • 58. پیش‌دستی در معماری‌های GPU نسل جدید
  • 59. چالش‌های آینده در پیش‌دستی GPU
  • 60. مدل‌سازی ریاضی پیش‌دستی
  • 61. تحلیل نظری پیش‌دستی
  • 62. شبیه‌سازی پیش‌دستی
  • 63. پیاده‌سازی پیش‌دستی در سطح سیستم‌عامل
  • 64. تأثیر پیش‌دستی بر زمان‌بندی CPU
  • 65. پیش‌دستی و ارتباط آن با صف‌های وظایف
  • 66. مدیریت حافظه مشترک در سناریوهای پیش‌دستی
  • 67. بهینه‌سازی انتقال داده بین CPU و GPU با پیش‌دستی
  • 68. پیش‌دستی و تضمین کیفیت خدمات (QoS)
  • 69. پیش‌دستی برای کاربردهای گرافیکی
  • 70. پیش‌دستی برای پردازش ویدئو
  • 71. پیش‌دستی برای محاسبات علمی
  • 72. پیش‌دستی در سیستم‌های تعبیه‌شده (Embedded)
  • 73. پیش‌دستی و پایش عملکرد سیستم
  • 74. مدیریت خطا در حین پیش‌دستی
  • 75. بازیابی از خرابی در فرآیند پیش‌دستی
  • 76. پیش‌دستی و بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 77. مدیریت منابع پویا با پیش‌دستی
  • 78. طراحی سیستم‌های قابل اطمینان با پیش‌دستی
  • 79. پیش‌دستی و مقیاس‌پذیری سیستم
  • 80. تأثیر معماری برنامه‌ها بر پیش‌دستی
  • 81. بهینه‌سازی کد برای پیش‌دستی
  • 82. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی پیش‌دستی
  • 83. چارچوب‌های ارزیابی پیش‌دستی
  • 84. آینده پژوهش در زمینه پیش‌دستی GPU
  • 85. پیش‌دستی و یادگیری ماشین فدرال
  • 86. پیش‌دستی در پردازش گراف
  • 87. پیش‌دستی و محاسبات کوانتومی (در صورت انطباق)
  • 88. روش‌های کاهش تداخل بین وظایف با پیش‌دستی
  • 89. مدیریت حافظه با دسترسی مشترک و پیش‌دستی
  • 90. پیش‌دستی و تأثیر آن بر الگوریتم‌های موازی
  • 91. پیاده‌سازی پیش‌دستی در فریم‌ورک‌های شبیه‌سازی
  • 92. مدیریت منابع در سیستم‌های چند GPU با پیش‌دستی
  • 93. پیش‌دستی و بهینه‌سازی ارتباط بین GPU
  • 94. پیش‌دستی و تأثیر آن بر زمان پاسخگویی
  • 95. روش‌های پیشرفته برای زمان‌بندی پیش‌دستی
  • 96. مدیریت وظایف با وابستگی متقابل در پیش‌دستی
  • 97. پیش‌دستی و بهینه‌سازی مصرف پهنای باند حافظه
  • 98. مطالعات پیشرفته در زمینه پیش‌دستی GPU
  • 99. تحلیل جامع عملکرد پیش‌دستی
  • 100. مدیریت پیش‌دستی در محیط‌های مجازی‌سازی شده

📚 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.