, ,

کتاب برنامه‌نویسی موازی با CUDA: راهنمای جامع توسعه برنامه‌های شتاب‌دهنده GPU

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره برنامه‌نویسی موازی با CUDA: راهنمای جامع توسعه برنامه‌های شتاب‌دهنده GPU

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی موازی و پردازش گره‌ای

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش موازی
  • 2. مفاهیم اساسی CUDA
  • 3. معماری GPU انویدیا
  • 4. کار با هسته‌های CUDA
  • 5. انواع حافظه در CUDA
  • 6. مدل برنامه‌نویسی CUDA
  • 7. مدیریت حافظه در CUDA
  • 8. انتقال داده بین CPU و GPU
  • 9. بهینه‌سازی انتقال داده
  • 10. عملیات اتمی در CUDA
  • 11. همگام‌سازی نخ‌ها در CUDA
  • 12. کلاس‌های حافظه
  • 13. حافظه سراسری (Global Memory)
  • 14. حافظه مشترک (Shared Memory)
  • 15. حافظه ثابت (Constant Memory)
  • 16. حافظه سراسری (Texture Memory)
  • 17. رجیسترها
  • 18. حافظه محلی نخ (Local Memory)
  • 19. کاهش پیچیدگی حافظه
  • 20. استفاده مؤثر از حافظه مشترک
  • 21. مدیریت زمان‌بندی نخ‌ها
  • 22. پیکربندی بلوک و شبکه نخ‌ها
  • 23. تعداد بلوک‌ها و نخ‌ها
  • 24. اندازه بلوک نخ
  • 25. محدودیت‌های سخت‌افزاری
  • 26. انواع هسته‌های پردازشی CUDA
  • 27. کلاس‌های هسته
  • 28. طراحی الگوریتم‌های موازی
  • 29. تجزیه مسئله به وظایف موازی
  • 30. پیمایش داده‌ها (Data Parallelism)
  • 31. پیمایش وظایف (Task Parallelism)
  • 32. الگوهای برنامه‌نویسی موازی
  • 33. الگوی نگاشت (Map)
  • 34. الگوی کاهش (Reduce)
  • 35. الگوی اسکن (Scan)
  • 36. الگوی کانولوشن (Convolution)
  • 37. الگوی ضرب ماتریس
  • 38. بهینه‌سازی عملکرد هسته‌ها
  • 39. کاهش تضاد حافظه سراسری
  • 40. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه مشترک
  • 41. استفاده از دستورالعمل‌های ویژه
  • 42. مدیریت خطا در CUDA
  • 43. اشکال‌زدایی برنامه‌های CUDA
  • 44. ابزارهای پروفایلینگ CUDA
  • 45. NVIDIA Nsight
  • 46. CUDA-GDB
  • 47. مانیتورینگ منابع GPU
  • 48. تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی
  • 49. تکنیک‌های کاهش تأخیر (Latency Hiding)
  • 50. استفاده از حافظه نهان (Cache)
  • 51. مدیریت جریان داده (Data Streaming)
  • 52. برنامه‌نویسی ناهمگام (Asynchronous Programming)
  • 53. کتابخانه‌های CUDA
  • 54. cuBLAS برای جبر خطی
  • 55. cuFFT برای تبدیل فوریه
  • 56. cuRAND برای اعداد تصادفی
  • 57. cuDNN برای شبکه‌های عصبی
  • 58. کاربرد CUDA در علوم داده
  • 59. تحلیل داده‌های بزرگ
  • 60. یادگیری ماشین با CUDA
  • 61. پردازش تصویر با CUDA
  • 62. شبیه‌سازی‌های علمی با CUDA
  • 63. فیزیک محاسباتی
  • 64. شیمی محاسباتی
  • 65. بیوانفورماتیک با CUDA
  • 66. پردازش گراف با CUDA
  • 67. مباحث پیشرفته در CUDA
  • 68. برنامه‌نویسی چند GPU
  • 69. شبکه‌های ارتباطی بین GPU
  • 70. مدیریت حافظه یکپارچه (Unified Memory)
  • 71. تکنیک‌های برنامه‌نویسی برای GPUهای مختلف
  • 72. برنامه‌نویسی موازی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 73. مقدمه‌ای بر پردازش گره‌ای (Node Processing)
  • 74. پردازش توزیع‌شده با CUDA
  • 75. پلتفرم‌های پردازش گره‌ای
  • 76. CUDA در محیط‌های ابری
  • 77. امنیت در پردازش موازی و گره‌ای
  • 78. ملاحظات اخلاقی در استفاده از GPU
  • 79. مقررات مربوط به استفاده از سخت‌افزارهای پردازشی
  • 80. راهنمای جامع توسعه برنامه‌های شتاب‌دهنده GPU
  • 81. اصول طراحی سیستم‌های شتاب‌دهنده
  • 82. معماری‌های جدید GPU
  • 83. آینده پردازش موازی
  • 84. برنامه‌نویسی موازی برای هوش مصنوعی
  • 85. کاربردها و چالش‌های فعلی
  • 86. ارزیابی عملکرد برنامه‌های موازی
  • 87. روش‌های سنجش سرعت و کارایی
  • 88. مطالعات موردی موفق در کاربردهای صنعتی
  • 89. توسعه الگوریتم‌های شتاب‌دهنده
  • 90. نکات کلیدی در برنامه‌نویسی CUDA
  • 91. ملاحظات فنی برای توسعه‌دهندگان
  • 92. پروژه‌های عملی برنامه‌نویسی CUDA
  • 93. کاربرد CUDA در واقعیت مجازی و افزوده
  • 94. پردازش موازی برای بازی‌ها
  • 95. شتاب‌دهی به محاسبات علمی پیچیده
  • 96. بهینه‌سازی مصرف انرژی در GPUها
  • 97. برنامه‌نویسی موازی برای اینترنت اشیاء
  • 98. ملاحظات قانونی در استفاده از داده‌ها
  • 99. توسعه پایدار با استفاده از پردازش موازی
  • 100. آینده پردازش گره‌ای و موازی

📚 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 برنامه‌نویسی موازی با CUDA: راهنمای جامع توسعه برنامه‌های شتاب‌دهنده GPU”

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

پیمایش به بالا