کتاب استفاده از GPU برای محاسبات سریع با CuPy/PyCUDA
, ,

کتاب استفاده از GPU برای محاسبات سریع با CuPy/PyCUDA

249,950 تومان

انفجار سرعت محاسبات! دوره جامع استفاده از GPU برای محاسبات سریع با CuPy/PyCUDA انفجار سرعت محاسبات! دوره جامع استفاده از GPU برای محاسبات سریع با CuPy/PyCUDA معرفی دوره: از کندی خداحافظی کنید، به سرعت…

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000296 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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: استفاده از GPU برای محاسبات سریع با CuPy/PyCUDA

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی
  • 2. مقدمه‌ای بر شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • 3. معرفی GPU و معماری آن
  • 4. تاریخچه GPU در محاسبات
  • 5. تفاوت CPU و GPU
  • 6. مزایای استفاده از GPU برای محاسبات
  • 7. محدودیت‌های سخت‌افزاری GPU
  • 8. معرفی CUDA
  • 9. معماری CUDA
  • 10. مدل برنامه‌نویسی CUDA
  • 11. توسعه CUDA در سطح بالا
  • 12. نصب و پیکربندی CUDA Toolkit
  • 13. بررسی اولین برنامه CUDA
  • 14. ساختار Kernel در CUDA
  • 15. مدیریت حافظه در CUDA
  • 16. انواع حافظه در GPU (Global, Shared, Constant, Texture)
  • 17. مدیریت حافظه Host-Device
  • 18. کپی داده بین Host و Device
  • 19. عملیات سینکرونیزاسیون در CUDA
  • 20. مفهوم Grid, Block, Thread
  • 21. نقشه‌برداری وظایف به Threadها
  • 22. استفاده از Block ID و Thread ID
  • 23. کدنویسی موازی با C/C++ و CUDA
  • 24. توابع هسته (Kernel Functions)
  • 25. پارامترهای توابع هسته
  • 26. فراخوانی توابع هسته
  • 27. مدیریت خطا در CUDA
  • 28. بهینه‌سازی حافظه سراسری (Global Memory)
  • 29. بهینه‌سازی حافظه اشتراکی (Shared Memory)
  • 30. استفاده از حافظه اشتراکی برای کاهش دسترسی به حافظه سراسری
  • 31. الگوهای استفاده از حافظه اشتراکی
  • 32. بهینه‌سازی حافظه ثابت (Constant Memory)
  • 33. بهینه‌سازی حافظه تکسچر (Texture Memory)
  • 34. مدیریت زمان‌بندی (Scheduling) در CUDA
  • 35. جلوگیری از بن‌بست (Deadlock)
  • 36. مدیریت ریسورس‌های GPU
  • 37. چند هسته‌ای (Multiprocessing) در CUDA
  • 38. برنامه‌نویسی ناهمزمان (Asynchronous Programming) در CUDA
  • 39. مدیریت جریان (Stream) در CUDA
  • 40. استفاده از جریان برای همپوشانی محاسبات و انتقال داده
  • 41. پاراللیسم داده (Data Parallelism)
  • 42. پاراللیسم وظیفه (Task Parallelism)
  • 43. برنامه‌نویسی با CuPy
  • 44. معرفی CuPy
  • 45. تفاوت CuPy با NumPy
  • 46. نصب CuPy
  • 47. اولین برنامه CuPy
  • 48. عملیات پایه‌ای با CuPy arrays
  • 49. انتقال داده بین NumPy و CuPy
  • 50. عملیات ریاضی با CuPy
  • 51. توابع آماری با CuPy
  • 52. عملیات برداری و ماتریسی با CuPy
  • 53. reshape و transpose در CuPy
  • 54. slicing و indexing در CuPy
  • 55. broadcasting در CuPy
  • 56. محاسبات روی GPU با CuPy
  • 57. استفاده از توابع سریع CuPy
  • 58. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده با CuPy
  • 59. بهینه‌سازی کد CuPy
  • 60. استفاده از حافظه GPU در CuPy
  • 61. مدیریت GPU Memory در CuCooky
  • 62. انتخاب GPU مناسب
  • 63. نمایش اطلاعات GPU
  • 64. تخصیص و آزادسازی حافظه GPU
  • 65. اشکال‌زدایی (Debugging) برنامه‌های CUDA
  • 66. ابزارهای اشکال‌زدایی (Nsight Compute, Nsight Systems)
  • 67. پروفایلینگ (Profiling) عملکرد GPU
  • 68. شناسایی گلوگاه‌ها (Bottlenecks)
  • 69. بهینه‌سازی بر اساس نتایج پروفایلینگ
  • 70. تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد
  • 71. کاهش Thread divergence
  • 72. استفاده از Warp-level primitives
  • 73. بهینه‌سازی استفاده از Shared Memory
  • 74. استفاده از Atomic operations
  • 75. مدیریت خطای زمان اجرا (Runtime Error Handling)
  • 76. معرفی PyCUDA
  • 77. معرفی PyCUDA
  • 78. نصب PyCUDA
  • 79. اولین برنامه PyCUDA
  • 80. اجرای کد C/C++ روی GPU با PyCUDA
  • 81. تعریف و اجرای Kernels در PyCUDA
  • 82. مدیریت حافظه در PyCUDA
  • 83. انتقال داده بین Host و Device در PyCUDA
  • 84. استفاده از Device Arrays در PyCUDA
  • 85. اجرای توابع C++ تعریف شده در PyCUDA
  • 86. کامپایل و اجرای کد CUDA C++ از PyCUDA
  • 87. ارتباط PyCUDA با NumPy
  • 88. مثال‌های عملی با PyCUDA
  • 89. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با PyCUDA
  • 90. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی با PyCUDA
  • 91. استفاده از PyCUDA برای پردازش تصویر
  • 92. استفاده از PyCUDA برای پردازش سیگنال
  • 93. کاربردهای پیشرفته PyCUDA
  • 94. ترکیب CuPy و PyCUDA
  • 95. بهینه‌سازی‌های سطح پایین‌تر با PyCUDA
  • 96. مدیریت همزمان چندین GPU
  • 97. استفاده از تکنیک‌های پیشرفته حافظه GPU
  • 98. معرفی معماری‌های جدید GPU
  • 99. برنامه‌نویسی غیرهمزمان پیشرفته در CUDA
  • 100. الگوهای موازی‌سازی جدید



انفجار سرعت محاسبات! دوره جامع استفاده از GPU برای محاسبات سریع با CuPy/PyCUDA


انفجار سرعت محاسبات! دوره جامع استفاده از GPU برای محاسبات سریع با CuPy/PyCUDA

معرفی دوره: از کندی خداحافظی کنید، به سرعت خوش آمدید!

آیا از محاسبات کند و زمان‌بر خسته شده‌اید؟ آیا پروژه‌های شما برای پردازش داده‌ها ساعت‌ها یا حتی روزها طول می‌کشد؟ دنیای محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing) در انتظار شماست! در این دوره آموزشی، شما را با قدرت بی‌نظیر GPU (واحد پردازش گرافیکی) آشنا می‌کنیم و به شما یاد می‌دهیم چگونه از این سخت‌افزار قدرتمند برای افزایش چشمگیر سرعت محاسبات استفاده کنید. با ابزارهای قدرتمند CuPy و PyCUDA، شما می‌توانید برنامه‌های خود را بهینه‌سازی کنید و نتایج را در زمانی باورنکردنی دریافت کنید.

این دوره برای تمام کسانی طراحی شده است که با چالش‌های محاسباتی مواجه هستند و می‌خواهند راه‌حل‌های سریع‌تر و کارآمدتری را کشف کنند. ما شما را از مفاهیم پایه‌ای تا تکنیک‌های پیشرفته همراهی می‌کنیم و به شما کمک می‌کنیم تا به یک متخصص در زمینه محاسبات GPU تبدیل شوید. آماده‌اید تا انقلابی در سرعت محاسبات خود ایجاد کنید؟

درباره دوره: سفری به دنیای محاسبات موازی

در این دوره، شما سفری هیجان‌انگیز به دنیای محاسبات موازی و استفاده از GPU خواهید داشت. ما به شما نشان می‌دهیم که چگونه از قدرت هزاران هسته پردازشی GPU برای انجام محاسبات سنگین و پیچیده استفاده کنید. این دوره شامل آموزش‌های عملی و پروژه‌های واقعی است که به شما کمک می‌کند تا دانش خود را به کار ببرید و مهارت‌های لازم را برای توسعه برنامه‌های سریع و بهینه کسب کنید. با استفاده از کتابخانه‌های CuPy و PyCUDA، شما قادر خواهید بود برنامه‌های خود را به راحتی و با کمترین تغییرات، برای اجرا بر روی GPU آماده کنید.

موضوعات کلیدی: آنچه در این دوره خواهید آموخت

  • مفاهیم پایه GPU و معماری CUDA
  • نصب و راه‌اندازی CUDA و ابزارهای مورد نیاز
  • آشنایی با کتابخانه CuPy: NumPy بر روی GPU
  • عملگرها و توابع CuPy: بهینه‌سازی محاسبات ماتریسی
  • معرفی PyCUDA: برنامه‌نویسی CUDA با زبان Python
  • نوشتن هسته‌های CUDA (Kernels)
  • مدیریت حافظه GPU: انتقال داده‌ها و بهینه‌سازی
  • پردازش تصویر و یادگیری ماشین بر روی GPU
  • بهینه‌سازی عملکرد و رفع اشکال در برنامه‌های GPU
  • پروژه‌های عملی: شبیه‌سازی، تحلیل داده و …

مخاطبان دوره: این دوره برای شماست!

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، برق، ریاضی و فیزیک
  • محققان و پژوهشگران که با حجم زیادی از داده‌ها سر و کار دارند
  • برنامه‌نویسان که به دنبال افزایش سرعت اجرای برنامه‌های خود هستند
  • متخصصان داده (Data Scientists) و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین (Machine Learning) که می‌خواهند از قدرت GPU در پروژه‌های خود استفاده کنند
  • هر کسی که می‌خواهد مهارت‌های خود را در زمینه محاسبات سطح بالا ارتقا دهد و از مزایای سرعت و کارایی GPU بهره‌مند شود.

چرا این دوره را بگذرانیم؟ مزایای بی‌شمار یادگیری GPU

  • افزایش چشمگیر سرعت محاسبات: با استفاده از GPU، محاسبات خود را تا صدها برابر سریع‌تر انجام دهید.
  • صرفه‌جویی در زمان و هزینه: کاهش زمان اجرای برنامه‌ها به معنای صرفه‌جویی در زمان و هزینه‌های محاسباتی است.
  • افزایش توانایی حل مسائل پیچیده: توانایی پردازش داده‌های بزرگ و حل مسائل پیچیده‌تر.
  • یادگیری مهارت‌های ارزشمند: کسب مهارت‌های مورد نیاز برای پیشرفت در دنیای فناوری و علم داده.
  • بهره‌مندی از جدیدترین تکنولوژی‌ها: آشنایی با ابزارها و تکنولوژی‌های روز دنیا در زمینه محاسبات GPU.
  • افزایش رقابت‌پذیری در بازار کار: افزایش فرصت‌های شغلی و پیشرفت در مسیر حرفه‌ای.

سرفصل‌های دوره: 100 گام تا تسلط بر GPU

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص در زمینه محاسبات GPU تبدیل شوید. در اینجا تنها به چند نمونه از سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

بخش اول: مقدمات و پیش‌نیازها

  • آشنایی با مفاهیم پایه GPU
  • معماری CUDA و نحوه عملکرد آن
  • نصب و راه‌اندازی CUDA Toolkit
  • نصب Python و ابزارهای مورد نیاز
  • آشنایی با Virtual Environment
  • … (10 سرفصل) …

بخش دوم: CuPy: NumPy بر روی GPU

  • نصب و راه‌اندازی CuPy
  • توابع و عملگرهای CuPy
  • عملیات ماتریسی و برداری با CuPy
  • بهینه‌سازی کد با CuPy
  • مقایسه عملکرد CuPy و NumPy
  • … (15 سرفصل) …

بخش سوم: PyCUDA: برنامه‌نویسی CUDA با Python

  • نصب و راه‌اندازی PyCUDA
  • نوشتن هسته‌های CUDA (Kernels)
  • مدیریت حافظه GPU
  • انتقال داده‌ها بین CPU و GPU
  • نمونه‌های عملی PyCUDA
  • … (20 سرفصل) …

بخش چهارم: پروژه‌های عملی و کاربردی

  • پردازش تصویر با GPU
  • شبیه‌سازی فیزیکی با GPU
  • یادگیری ماشین بر روی GPU
  • تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ
  • بهینه‌سازی کد و رفع اشکال
  • … (30 سرفصل) …

بخش پنجم: پیشرفته و جمع‌بندی

  • بهینه‌سازی عملکرد پیشرفته
  • آشنایی با کتابخانه‌های دیگر CUDA
  • به کارگیری GPU در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
  • آینده محاسبات GPU
  • جمع‌بندی و مرور مطالب
  • … (25 سرفصل) …

همین حالا ثبت‌نام کنید و به جمع متخصصان محاسبات GPU بپیوندید!

فرصت را از دست ندهید و قدمی بزرگ به سوی آینده‌ای روشن بردارید!


📦 مجموعه شامل:

  • ✅ ویدیوهای فارسی
  • ✅ پادکست های صوتی فارسی
  • ✅ کتاب PDF فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی

📚 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

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب استفاده از GPU برای محاسبات سریع با CuPy/PyCUDA”

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

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا