🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: CUDA با مثالهای عملی: دوره جامع شتابدهی محاسبات روی GPU
موضوع کلی: پردازش موازی
موضوع میانی: برنامهنویسی GPU
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مقدمهای بر پردازش موازی و معماری GPU
- 2. معماری CUDA: بلوکها، گریدها و تردها
- 3. نصب و پیکربندی CUDA Toolkit
- 4. اولین برنامه CUDA: Hello, World!
- 5. معرفی حافظههای GPU: global, shared, constant, texture
- 6. کپی کردن داده بین CPU و GPU
- 7. توابع کرنل: تعریف و اجرا
- 8. مدیریت Thread ID و Block ID
- 9. سینکرونایز کردن تردها در یک بلاک: __syncthreads()
- 10. معرفی کاهش (Reduction) در CUDA
- 11. کاهش جمع: پیادهسازی بهینه
- 12. کاهش ضرب: مقابله با سرریز
- 13. کاهش بیشینه/کمینه
- 14. الگوریتمهای اسکن (Prefix Sum): معرفی و پیادهسازی
- 15. اسکن انحصاری (Exclusive Scan)
- 16. اسکن فراگیر (Inclusive Scan)
- 17. استفاده از حافظه اشتراکی برای اسکن
- 18. ضرب ماتریس: الگوریتم ساده
- 19. بهینهسازی ضرب ماتریس با استفاده از حافظه اشتراکی
- 20. تایلینگ (Tiling) در ضرب ماتریس
- 21. ضرب ماتریس پراکنده (Sparse Matrix Multiplication)
- 22. تبدیل ماتریسها: از CSR به COO
- 23. الگوریتم های مرتب سازی: معرفی مرتب سازی بیتونیک (Bitonic Sort)
- 24. پیادهسازی مرتب سازی بیتونیک روی GPU
- 25. مرتب سازی ادغامی (Merge Sort) روی GPU
- 26. الگوریتمهای جستجو: جستجوی دودویی (Binary Search) روی GPU
- 27. جستجوی k-نزدیکترین همسایه (k-NN)
- 28. مقدمهای بر بافت (Texture) در CUDA
- 29. خواندن و نوشتن بافت
- 30. فیلتر کردن بافت: فیلترهای خطی و مکعبی
- 31. استفاده از بافت برای شتابدهی محاسبات
- 32. CUDA Streams: اجرای همزمان کرنلها
- 33. مدیریت Stream ها: ایجاد، همگام سازی و نابود کردن
- 34. همپوشانی انتقال داده و محاسبات
- 35. استفاده از چند GPU برای شتابدهی بیشتر
- 36. CUDA Events: زمانبندی و اندازهگیری عملکرد
- 37. پروفایلگیری CUDA: استفاده از NVIDIA Nsight
- 38. بهینهسازی کد CUDA: شناسایی گلوگاهها
- 39. اصول بهینهسازی حافظه: الگوهای دسترسی Coalesced
- 40. اصول بهینهسازی محاسباتی: تقسیم کار متعادل
- 41. کتابخانههای CUDA: cuBLAS (جبر خطی پایه)
- 42. کتابخانههای CUDA: cuFFT (تبدیل فوریه سریع)
- 43. کتابخانههای CUDA: cuSPARSE (محاسبات ماتریس پراکنده)
- 44. کتابخانههای CUDA: cuSOLVER (حل مسائل خطی)
- 45. کتابخانههای CUDA: Thrust (الگوریتمهای موازی)
- 46. برنامهنویسی شیءگرا با CUDA
- 47. تعریف کلاسها و توابع عضو در کرنل
- 48. استفاده از الگوها (Templates) در CUDA
- 49. اشکالزدایی کد CUDA: استفاده از CUDA-GDB
- 50. مدیریت خطاها در CUDA
- 51. بهینهسازی حافظه: استفاده از حافظه Page-Locked
- 52. CUDA Memory Pools
- 53. CUDA Unified Memory
- 54. CUDA Graph
- 55. DirectX و OpenGL Interoperability with CUDA
- 56. OpenCL vs. CUDA: مقایسه و بررسی
- 57. مقدمهای بر محاسبات ناهمگن
- 58. کاربردهای CUDA: پردازش تصویر
- 59. کاربردهای CUDA: پردازش ویدئو
- 60. کاربردهای CUDA: شبیهسازی فیزیکی
- 61. کاربردهای CUDA: یادگیری ماشین
- 62. کاربردهای CUDA: محاسبات مالی
- 63. کاربردهای CUDA: بیوانفورماتیک
- 64. شبکههای عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks) با CUDA
- 65. Backpropagation با CUDA
- 66. پیادهسازی لایههای مختلف شبکههای عصبی با CUDA
- 67. توابع فعالسازی (Activation Functions) با CUDA
- 68. بهینهسازها (Optimizers) با CUDA
- 69. انتقال یادگیری (Transfer Learning) با CUDA
- 70. کوآنتیزهسازی (Quantization) مدلهای یادگیری ماشین با CUDA
- 71. توزیع و استقرار برنامههای CUDA
- 72. CUDA on Embedded Systems: NVIDIA Jetson
- 73. CUDA on Cloud: AWS, Google Cloud, Azure
- 74. ادغام CUDA با فریمورکهای یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch)
- 75. CUDA و Docker
- 76. پردازش زبان طبیعی (NLP) با CUDA
- 77. مدلهای زبانی بزرگ (Large Language Models) و CUDA
- 78. بهینهسازی مدلهای زبانی بزرگ برای GPU
- 79. الگوریتمهای خوشه بندی (Clustering) با CUDA
- 80. الگوریتمهای طبقهبندی (Classification) با CUDA
- 81. تصویرسازی داده (Data Visualization) با CUDA
- 82. تولید محتوا (Content Generation) با CUDA
- 83. واقعیت افزوده (Augmented Reality) و واقعیت مجازی (Virtual Reality) با CUDA
- 84. موتورهای بازیسازی (Game Engines) و CUDA
- 85. شبیهسازیهای علمی (Scientific Simulations) با CUDA
- 86. هوش مصنوعی مولد (Generative AI) با CUDA
- 87. پردازش سیگنال (Signal Processing) با CUDA
- 88. رمزنگاری (Cryptography) با CUDA
- 89. روشهای Monte Carlo با CUDA
- 90. حل معادلات دیفرانسیل با مشتقات جزئی (PDEs) با CUDA
- 91. CUDA Dynamic Parallelism
- 92. CUDA Runtime API پیشرفته
- 93. CUDA Driver API پیشرفته
- 94. بهینهسازی مصرف انرژی در CUDA
- 95. امنیت در CUDA
- 96. آینده CUDA و پردازش موازی
- 97. مقدمهای بر AMD ROCm و HIP
- 98. مقایسه CUDA و HIP
- 99. انتقال کد از CUDA به HIP
- 100. تکنیکهای پیشرفته بهینهسازی کرنل
CUDA با مثالهای عملی: دوره جامع شتابدهی محاسبات روی GPU
قدرت پردازش موازی را آزاد کنید؛ سریعتر، هوشمندتر، کارآمدتر
آیا تا به حال به این فکر کردهاید که چگونه تحقیقات پیشرفته، شبیهسازیهای پیچیده و اپلیکیشنهای مدرن میتوانند حجم عظیمی از دادهها را در کسری از ثانیه پردازش کنند؟ راز این سرعت، در قدرت بینظیر پردازش موازی نهفته است. دنیای امروز، دنیای دادههاست و سرعت پردازش، کلید موفقیت در بسیاری از حوزههای علمی و صنعتی است. اگر به دنبال راهی برای جهش در سرعت محاسبات خود هستید، این دوره برای شما طراحی شده است.
این دوره آموزشی، با الهام از یکی از منابع کلیدی و مرجع در زمینه برنامهنویسی GPU، یعنی کتاب ارزشمند “CUDA by Example”، طراحی شده است. ما در این دوره، مفاهیم پیچیده پردازش موازی و برنامهنویسی GPU را با رویکردی کاملاً عملی و مبتنی بر مثالهای واقعی، به شما آموزش میدهیم. هدف ما، توانمندسازی شما برای استفاده از تمام ظرفیت کارتهای گرافیک (GPU) برای تسریع چشمگیر محاسبات در پروژههایتان است.
درباره دوره: از تئوری تا عمل در دنیای CUDA
“CUDA با مثالهای عملی” یک سفر جامع به قلب دنیای پردازش موازی روی GPU با استفاده از پلتفرم CUDA انویدیا است. این دوره، همانند کتاب “CUDA by Example”، بر پایهی درک عمیق مفاهیم از طریق نمونههای کد قابل فهم و کاربردی بنا شده است. ما صرفاً به تئوری بسنده نمیکنیم؛ بلکه با ارائه کدها، توضیحات گام به گام و پروژههای کوچک، شما را قادر میسازیم تا بلافاصله آموختههایتان را به کار بگیرید و نتایج شگفتانگیز آن را مشاهده کنید. از اولین گامها در ساختاردهی کد CUDA گرفته تا تکنیکهای پیشرفته بهینهسازی، همه چیز در این دوره پوشش داده شده است.
موضوعات کلیدی: جعبه ابزار تسریع محاسبات شما
- مبانی پردازش موازی و معماری GPU
- معرفی پلتفرم CUDA و زبان برنامهنویسی آن
- توسعه اولین کرنلهای CUDA
- مدیریت حافظه در GPU: Global، Shared، Local و Constant Memory
- همگامسازی تردها (Thread Synchronization)
- مدل اجرای CUDA: Grid، Block و Thread
- استراتژیهای بهینهسازی عملکرد GPU
- اصول طراحی الگوریتمهای موازی برای GPU
- کار با انواع دادههای مختلف در CUDA
- اشتباهات رایج در برنامهنویسی CUDA و نحوه رفع آنها
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان و علاقهمندان طراحی شده است:
- برنامهنویسان و توسعهدهندگان که به دنبال افزایش چشمگیر سرعت اپلیکیشنهای خود هستند.
- محققان و دانشمندان در حوزههایی مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، فیزیک، شیمی، مهندسی، تصویربرداری پزشکی و تحلیل داده که نیاز به اجرای سریع مدلهای پیچیده و شبیهسازیهای سنگین دارند.
- دانشجویان و فارغالتحصیلان رشتههای کامپیوتر، مهندسی برق، علوم پایه و سایر رشتههای مرتبط که میخواهند دانش خود را در زمینه محاسبات با کارایی بالا (HPC) گسترش دهند.
- هر کسی که علاقهمند به درک و بهرهبرداری از قدرت پردازش موازی و GPU برای حل مسائل چالشبرانگیز است.
چرا این دوره را بگذرانیم؟
در دنیایی که سرعت حرف اول را میزند، تسریع محاسبات دیگر یک مزیت نیست، بلکه یک ضرورت است. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود:
- سرعت محاسبات خود را به صورت چشمگیر افزایش دهید: GPUها هزاران هسته پردازشی دارند که میتوانند وظایف را به صورت موازی انجام دهند. یادگیری CUDA به شما امکان میدهد از این قدرت عظیم بهره ببرید.
- در پروژههای خود صرفهجویی کنید: با اجرای سریعتر محاسبات، زمان لازم برای تکمیل پروژهها کاهش یافته و هزینههای محاسباتی نیز بهینه میشود.
- در حوزههای پیشرو باشید: یادگیری CUDA شما را در خط مقدم نوآوری در زمینههایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، دادهکاوی و شبیهسازی قرار میدهد.
- مهارتهای خود را ارتقا دهید: کسب مهارت در CUDA یک مزیت رقابتی قوی در بازار کار محسوب میشود و فرصتهای شغلی جدیدی را برای شما فراهم میکند.
- به صورت عملی یاد بگیرید: تمرکز بر مثالهای عملی، درک شما را عمیقتر کرده و اطمینان حاصل میکنید که میتوانید دانش خود را بلافاصله به کار ببندید.
سرفصلهای جامع دوره: دروازهای به سوی تسلط بر CUDA
این دوره شامل بیش از 100 سرفصل جامع است که به صورت دقیق و گام به گام، شما را از مفاهیم پایه تا مباحث پیشرفته برنامهنویسی GPU هدایت میکند. ما اطمینان حاصل کردهایم که تمامی جنبههای ضروری برای تبدیل شدن به یک برنامهنویس CUDA ماهر پوشش داده شده است. سرفصلهای ما به گونهای طراحی شدهاند که هم برای مبتدیان و هم برای کسانی که دانش اولیه در این زمینه دارند، ارزشمند باشد.
با پرداختن به جزئیات فنی، ارائه مثالهای کدنویسی کاربردی و تشریح دقیق استراتژیهای بهینهسازی، شما با اطمینان خاطر قادر خواهید بود تا پروژههای خود را بر روی GPU اجرا کرده و از سرعت و کارایی بینظیر آن بهرهمند شوید.
📚 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
- ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدمبهقدم، کاربردی و قابل فهم
- پادکستهای صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
- کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصلها و محتوای آموزشی
- کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکستها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمعبندی مباحث
- کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
- کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
-
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام. -
کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
— پاسخها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب. -
کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایانبخش)
— پاسخها در انتهای هر بخش آمدهاند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری. -
کتاب تمرینهای درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
— مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزارهها. -
کتاب تمرینهای جای خالی – نسخه PDF
— تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی .
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود و نسخهٔ چاپی ندارد.
- تمامی فایلها و کتابها کاملاً فارسی هستند.
- توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
- نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریعتر توصیه میشود.
- در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
- اگر پرداخت انجام شده ولی لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی:
واتساپ یا پیامک:
09395106248
تلگرام: @ma_limbs
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.