سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی هسته‌های پردازشی MFEM برای استفاده از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی (GPU)

کتاب بهینه‌سازی هسته‌های پردازشی MFEM برای استفاده از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی (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 بهینه‌سازی هسته‌های پردازشی MFEM برای استفاده از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی (GPU)

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: بهینه‌سازی عملکرد نرم‌افزار در محاسبات علمی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات علمی و نیازمندی‌های عملکردی
  • 2. آشنایی با معماری پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 3. معماری حافظه در GPU و ملاحظات آن
  • 4. اصول موازی‌سازی در محاسبات علمی
  • 5. مبانی کتابخانه MFEM برای محاسبات علمی
  • 6. آشنایی با هسته‌های پردازشی (Kernels) در MFEM
  • 7. مفهوم بهینه‌سازی عملکرد در MFEM
  • 8. چالش‌های بهینه‌سازی هسته‌های MFEM برای GPU
  • 9. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای GPU
  • 10. پیاده‌سازی هسته‌های موازی با استفاده از CUDA
  • 11. اصول برنامه‌نویسی CUDA برای GPU
  • 12. مدیریت حافظه در CUDA
  • 13. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه در CUDA
  • 14. کاهش سربار ارتباطی بین CPU و GPU
  • 15. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory) در CUDA
  • 16. همگام‌سازی تردها (Thread Synchronization) در CUDA
  • 17. بهینه‌سازی الگوهای دسترسی به حافظه (Memory Access Patterns)
  • 18. تکنیک‌های بهینه‌سازی برای عملیات ماتریسی
  • 19. بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریس-بردار
  • 20. بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریس-ماتریس
  • 21. کاربرد MFEM در حل معادلات دیفرانسیل جزئی (PDE)
  • 22. مقدمه‌ای بر روش المان محدود (FEM)
  • 23. پیاده‌سازی FEM در MFEM
  • 24. بهینه‌سازی گام‌های حل FEM در MFEM
  • 25. تحلیل عملکرد هسته‌های MFEM
  • 26. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی در هسته‌های MFEM
  • 27. ابزارهای پروفایلینگ (Profiling) برای GPU
  • 28. استفاده از NVIDIA Nsight برای تحلیل عملکرد
  • 29. تفسیر نتایج پروفایلینگ
  • 30. تکنیک‌های کاهش مصرف انرژی در GPU
  • 31. مدیریت توان در GPU
  • 32. اصول طراحی هسته‌های کارآمد برای GPU
  • 33. بهینه‌سازی برای معماری‌های مختلف GPU
  • 34. تفاوت‌های معماری GPUهای مختلف
  • 35. تأثیر معماری GPU بر عملکرد هسته‌ها
  • 36. بهینه‌سازی برای GPUهای نسل جدید
  • 37. استفاده از OpenACC برای برنامه‌نویسی GPU
  • 38. مقایسه CUDA و OpenACC
  • 39. انتخاب رویکرد مناسب برای بهینه‌سازی
  • 40. برنامه‌نویسی با استفاده از OpenMP Offload
  • 41. مزایا و معایب OpenMP Offload
  • 42. کاربرد MFEM در شبیه‌سازی‌های فیزیکی
  • 43. بهینه‌سازی شبیه‌سازی جریان سیالات با MFEM
  • 44. بهینه‌سازی شبیه‌سازی انتقال حرارت با MFEM
  • 45. بهینه‌سازی شبیه‌سازی مکانیک جامدات با MFEM
  • 46. مدیریت داده‌ها در محاسبات علمی بزرگ
  • 47. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های حجیم
  • 48. فشرده‌سازی داده‌ها برای کاهش مصرف حافظه
  • 49. روش‌های موازی‌سازی در سطح داده
  • 50. استفاده از کتابخانه‌های محاسباتی بهینه
  • 51. بهینه‌سازی برای پردازش‌های توزیع‌شده
  • 52. مقدمه‌ای بر محاسبات خوشه‌ای (Cluster Computing)
  • 53. اصول برنامه‌نویسی MPI برای پردازش توزیع‌شده
  • 54. تلفیق MFEM با MPI برای مقیاس‌پذیری
  • 55. بهینه‌سازی ارتباطات در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 56. ملاحظات امنیتی در محاسبات علمی
  • 57. حفاظت از داده‌ها در برابر دسترسی غیرمجاز
  • 58. انطباق با مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 59. اصول مهندسی نرم‌افزار در توسعه MFEM
  • 60. روش‌های تست و اعتبارسنجی هسته‌های MFEM
  • 61. تضمین کیفیت نرم‌افزار در محاسبات علمی
  • 62. مستندسازی فنی هسته‌های MFEM
  • 63. مستندسازی برای کاربران MFEM
  • 64. راهنمای عیب‌یابی مشکلات عملکردی
  • 65. فرهنگ و اخلاق حرفه‌ای در توسعه نرم‌افزار
  • 66. مسئولیت‌پذیری در قبال نتایج شبیه‌سازی‌ها
  • 67. اصول طراحی نرم‌افزار پایدار و قابل نگهداری
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در محاسبات علمی
  • 69. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
  • 70. استفاده از MFEM در مسائل یادگیری ماشین
  • 71. بهینه‌سازی هسته‌های MFEM برای یادگیری عمیق
  • 72. معرفی چارچوب‌های یادگیری عمیق سازگار با GPU
  • 73. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی محاسباتی در یادگیری ماشین
  • 74. کاربرد MFEM در پردازش سیگنال
  • 75. بهینه‌سازی پردازش سیگنال با GPU
  • 76. استفاده از MFEM در پردازش تصویر
  • 77. بهینه‌سازی پردازش تصویر با GPU
  • 78. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی (ملاحظات سازگار)
  • 79. چالش‌های نرم‌افزاری در محاسبات کوانتومی
  • 80. کاربردهای بالقوه محاسبات کوانتومی در علوم (سازگار)
  • 81. اصول برنامه‌نویسی برای سخت‌افزارهای جدید (سازگار)
  • 82. معرفی زبان‌های برنامه‌نویسی سطح بالا برای GPU
  • 83. زبان‌هایی مانند Julia و Swift برای محاسبات علمی
  • 84. کاربرد Julia در MFEM (سازگار)
  • 85. بهینه‌سازی کد با استفاده از کامپایلرهای پیشرفته
  • 86. ملاحظات مربوط به کامپایلرهای GPU
  • 87. بهینه‌سازی کد با استفاده از تکنیک‌های JIT
  • 88. استفاده از کتابخانه‌های علمی استاندارد
  • 89. تلفیق MFEM با کتابخانه‌های استاندارد علمی
  • 90. مقدمه‌ای بر روش‌های عددی پیشرفته
  • 91. بهینه‌سازی روش‌های عددی برای GPU
  • 92. کاربرد MFEM در حل مسائل مهندسی معکوس
  • 93. بهینه‌سازی برای تسریع فرآیندهای مهندسی معکوس
  • 94. ملاحظات اخلاقی در کاربرد هوش مصنوعی (سازگار)
  • 95. مسئولیت اجتماعی توسعه‌دهندگان نرم‌افزار
  • 96. اهمیت نوآوری در محاسبات علمی
  • 97. مسیرهای شغلی در حوزه محاسبات علمی و GPU
  • 98. آینده بهینه‌سازی عملکرد در محاسبات علمی
  • 99. جمع‌بندی مباحث کلیدی بهینه‌سازی MFEM
  • 100. گام‌های بعدی در یادگیری و توسعه MFEM

📚 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.