, ,

کتاب بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU) به همراه ویدیوهای فارسی + پادکست های صوتی فارسی + کتاب های جامع PDF فارسی + کتاب های PDF فارسی ۲۰۰۰ نکته + کتاب های PDF فارسی ۴۰۰۰ کوییز + ۶۰۰۰ فلش کارت (به صورت اپلیکیشن جعبه حافظه)

299,999 تومان399,000 تومان

دوره جامع بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU) قدرت پنهان GPU را آزاد کنید: دوره جامع بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی معرفی دوره: انقلابی در سرعت محاسبات شما آیا تا به حال با کدی روبرو شده‌…

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات با کارایی بالا (HPC)
  • 2. مفاهیم اساسی پردازش موازی
  • 3. معماری پردازنده‌های مرکزی (CPU) و محدودیت‌ها
  • 4. معرفی پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و تکامل آن‌ها
  • 5. تفاوت‌های معماری CPU و GPU
  • 6. مزایای استفاده از GPU در محاسبات علمی
  • 7. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی برای GPU (مثل CUDA و OpenCL)
  • 8. انتخاب پلتفرم برنامه‌نویسی GPU (CUDA در مقابل OpenCL)
  • 9. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه CUDA
  • 10. اولین برنامه GPU: Hello World
  • 11. ساختار یک برنامه CUDA
  • 12. توابع هسته (Kernel Functions)
  • 13. مفاهیم Thread، Block و Grid
  • 14. ابعاددهی Grid و Block
  • 15. مدیریت حافظه در CUDA: Host و Device
  • 16. انتقال داده بین Host و Device
  • 17. توابع CudaMemcpy و CudaMalloc
  • 18. مدیریت خطا در برنامه‌های CUDA
  • 19. مثال عملی: جمع دو بردار در GPU
  • 20. زمان‌بندی و اندازه‌گیری عملکرد ابتدایی
  • 21. متغیرهای Built-in در CUDA (threadIdx, blockIdx, blockDim, gridDim)
  • 22. اجرای همزمان هسته‌ها (Concurrent Kernel Execution)
  • 23. آشنایی با Streamها برای اجرای موازی‌تر
  • 24. مدیریت رویدادها (Events) برای همگام‌سازی
  • 25. مقدمه‌ای بر مدل اجرای ناهمزمان (Asynchronous Execution)
  • 26. سلسله مراتب حافظه در GPU (Global, Shared, Local, Constant, Texture)
  • 27. حافظه جهانی (Global Memory) و ویژگی‌های آن
  • 28. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه جهانی: Coalescing
  • 29. مثال عملی: پیاده‌سازی Coalescing در جمع بردار
  • 30. حافظه مشترک (Shared Memory) و کاربردهای آن
  • 31. بانک‌های حافظه مشترک (Shared Memory Banks) و تضاد (Bank Conflicts)
  • 32. بهینه‌سازی با استفاده از Shared Memory برای ماتریس ضرب
  • 33. Padding در Shared Memory برای جلوگیری از Bank Conflicts
  • 34. حافظه محلی (Local Memory) و زمان‌بندی رجیسترها
  • 35. حافظه ثابت (Constant Memory) و کش آن
  • 36. کاربرد حافظه ثابت برای داده‌های فقط خواندنی
  • 37. حافظه بافت (Texture Memory) برای دسترسی‌های دوبعدی
  • 38. حافظه یکپارچه (Unified Memory) و مزایای آن
  • 39. حافظه Pin-locked (Page-locked) و افزایش سرعت انتقال
  • 40. مدیریت حافظه بهینه در برنامه‌های پیچیده
  • 41. مفاهیم عملکرد GPU: توان عملیاتی (Throughput) و تاخیر (Latency)
  • 42. اهمیت پهنای باند حافظه و قدرت محاسباتی
  • 43. مدل سقف عملکرد (Roofline Model) برای GPU: مفاهیم پایه
  • 44. ابزارهای پروفایلینگ NVIDIA (NVIDIA Nsight Systems, Nsight Compute)
  • 45. Nsight Systems: تحلیل سیستم-سطح و ردیابی
  • 46. Nsight Compute: تحلیل هسته-سطح و متریک‌ها
  • 47. متریک‌های کلیدی عملکرد: Occupancy، پهنای باند حافظه، دستورالعمل در ساعت
  • 48. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی (Bottlenecks)
  • 49. تحلیل استفاده از رجیسترها و سرریز (Register Spill)
  • 50. درک و تفسیر نمودارهای پروفایلر
  • 51. تحلیل Dependency و Latency در هسته‌ها
  • 52. پیگیری استفاده از زمانبندی (Scheduler) و Dispatch
  • 53. جمع‌آوری داده‌های عملکرد در زمان اجرا
  • 54. اندازه‌گیری دقیق زمان با CUDA Events
  • 55. بررسی Overhead انتقال داده
  • 56. کاهش واگرایی Thread (Thread Divergence) در بلوک‌ها
  • 57. استفاده بهینه از دستورالعمل‌های Warp-level (Shuffle, Vote)
  • 58. تکنیک‌های کاهش Global Memory Latency
  • 59. بهینه‌سازی دسترسی‌های غیرCoalesced
  • 60. Loop Unrolling و تأثیر آن بر عملکرد
  • 61. استفاده از توابع Intrinsic (Built-in) برای عملکرد بهتر
  • 62. عملیات اتمی (Atomic Operations) و هزینه آن‌ها
  • 63. کاهش استفاده از عملیات اتمی و جایگزین‌ها
  • 64. پیاده‌سازی Reduction روی GPU بهینه
  • 65. پیاده‌سازی Scan (Prefix Sum) روی GPU بهینه
  • 66. بهینه‌سازی عملیات Filter و Map
  • 67. Kernel Fusion برای کاهش Overhead راه‌اندازی هسته‌ها
  • 68. همپوشانی محاسبات و انتقال داده (Overlap Compute and Transfer)
  • 69. استفاده از Zero-Copy Memory برای انتقال داده
  • 70. بهینه‌سازی برای GPUهای مختلف (نسل‌های مختلف معماری)
  • 71. الگوهای طراحی موازی برای GPU (GPU Design Patterns)
  • 72. الگوریتم‌های مرتب‌سازی موازی (Sorting Algorithms on GPU)
  • 73. پیاده‌سازی Bucketsort و Radix Sort روی GPU
  • 74. الگوریتم‌های جستجو و درخت‌ها در GPU
  • 75. تبدیل فوریه سریع (FFT) روی GPU با cuFFT
  • 76. ضرب ماتریس پیشرفته (GEMM) با cuBLAS
  • 77. حل سیستم‌های خطی با cuSOLVER
  • 78. کتابخانه Thrust برای ساختارهای داده و الگوریتم‌های موازی
  • 79. استفاده از Thrust برای ساده‌سازی کد GPU
  • 80. معرفی کتابخانه cuDNN برای یادگیری عمیق
  • 81. الگوریتم‌های گراف و شبکه‌ها روی GPU
  • 82. رندرینگ گرافیکی پیشرفته با GPU (Ray Tracing Basics)
  • 83. شبیه‌سازی فیزیکی و CFD روی GPU
  • 84. کاربردهای GPU در تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analytics)
  • 85. بهینه‌سازی برای کاربردهای یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی
  • 86. برنامه‌نویسی چند GPU (Multi-GPU Programming)
  • 87. P2P Communication (Peer-to-Peer) برای سرعت بخشیدن به انتقال داده بین GPUها
  • 88. NVLink و NVSwitch برای ارتباطات فوق سریع
  • 89. Data Parallelism و Task Parallelism در محیط چند GPU
  • 90. هماهنگی CPU و GPU در یک سیستم ناهمگون
  • 91. تعامل CUDA با APIهای گرافیکی (OpenGL, DirectX)
  • 92. Dynamic Parallelism: هسته‌هایی که هسته‌های دیگر را راه‌اندازی می‌کنند
  • 93. مجازی‌سازی GPU و کاربردهای آن
  • 94. بررسی تاثیر مصرف انرژی بر عملکرد (Power Efficiency)
  • 95. مقایسه GPU با FPGA و سایر شتاب‌دهنده‌ها
  • 96. معماری‌های جدید GPU و ویژگی‌های آن‌ها (مثلاً Hopper, Blackwell)
  • 97. برنامه‌نویسی GPU در زبان‌های سطح بالا (Julia, Python با Numba)
  • 98. استفاده از OpenACC و OpenMP برای بارگذاری خودکار روی GPU
  • 99. بهینه‌سازی خودکار و Autotuning برای GPU
  • 100. چالش‌ها و روندهای آینده در محاسبات با GPU





دوره جامع بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU)


قدرت پنهان GPU را آزاد کنید: دوره جامع بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی

معرفی دوره: انقلابی در سرعت محاسبات شما

آیا تا به حال با کدی روبرو شده‌اید که اجرای آن ساعت‌ها یا حتی روزها طول می‌کشد؟ آیا در پروژه‌های علم داده، هوش مصنوعی یا شبیه‌سازی‌های علمی با محدودیت‌های سرعت پردازنده مرکزی (CPU) دست و پنجه نرم می‌کنید؟ وقت آن رسیده که با یک جهش کوانتومی، سرعت محاسبات خود را متحول کنید. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) دیگر فقط برای بازی‌های ویدیویی نیستند؛ آن‌ها ابرکامپیوترهای کوچکی هستند که در هر سیستمی یافت می‌شوند و منتظرند تا قدرت شگفت‌انگیز هزاران هسته پردازشی خود را در اختیار شما قرار دهند.

دوره آموزشی “بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی” دروازه‌ای به دنیای محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing) است. در این دوره، شما یاد می‌گیرید که چگونه از قدرت عظیم GPU برای اجرای کدهای خود به صورت موازی استفاده کنید و سرعت پردازش را ده‌ها، صدها و گاهی هزاران برابر افزایش دهید. این دوره فقط مجموعه‌ای از دستورات و کدها نیست؛ بلکه یک تغییر نگرش است. شما یاد می‌گیرید که چگونه “موازی فکر کنید” و مسائل پیچیده را به وظایف کوچکتری تقسیم کنید که می‌توانند همزمان توسط هزاران هسته GPU پردازش شوند.

درباره دوره: از تئوری تا پروژه‌های واقعی

این دوره یک سفر جامع و کاملاً عملی است که شما را از مفاهیم پایه معماری GPU تا پیاده‌سازی الگوریتم‌های موازی پیچیده همراهی می‌کند. ما با زبانی ساده و روان، تئوری‌های بنیادین محاسبات موازی را شرح می‌دهیم و سپس بلافاصله وارد دنیای کدنویسی با CUDA (پلتفرم محبوب انویدیا برای برنامه‌نویسی GPU) می‌شویم. شما با چالش‌های واقعی مانند مدیریت حافظه، بهینه‌سازی دسترسی به داده‌ها و جلوگیری از گلوگاه‌های پردازشی آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه با ابزارهای پروفایلینگ، عملکرد کد خود را تحلیل و بهبود بخشید.

موضوعات کلیدی دوره

در این دوره، ما بر روی مهم‌ترین جنبه‌های برنامه‌نویسی و بهینه‌سازی GPU تمرکز می‌کنیم:

  • آشنایی عمیق با معماری GPU و تفاوت‌های کلیدی آن با CPU
  • مبانی محاسبات موازی و مدل برنامه‌نویسی SIMT (Single Instruction, Multiple Threads)
  • برنامه‌نویسی گام به گام با CUDA C/C++ از صفر
  • مدیریت سلسله‌مراتبی حافظه در GPU (حافظه سراسری، اشتراکی، ثبات‌ها و…)
  • تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی کرنل‌های CUDA برای حداکثر کارایی
  • الگوهای رایج در الگوریتم‌های موازی (مانند Map, Reduce, Scan)
  • پروفایلینگ (Profiling) و دیباگ کردن کدهای GPU برای شناسایی و رفع مشکلات عملکرد
  • یکپارچه‌سازی کدهای GPU با برنامه‌های نوشته شده به زبان‌های دیگر مانند پایتون
  • بررسی کاربردهای واقعی در حوزه‌های یادگیری ماشین، پردازش تصویر و شبیه‌سازی‌های علمی

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

اگر شما در یکی از گروه‌های زیر قرار دارید، این دوره برای شما طراحی شده است:

  • توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: که می‌خواهند برنامه‌هایی با کارایی فوق‌العاده بالا بنویسند و سرعت اجرای بخش‌های محاسباتی سنگین را به شکل چشمگیری افزایش دهند.
  • دانشمندان داده و مهندسان هوش مصنوعی: که با حجم عظیمی از داده‌ها کار می‌کنند و نیاز دارند مدل‌های خود را سریع‌تر آموزش دهند یا پردازش کنند.
  • پژوهشگران و دانشگاهیان: در رشته‌های فیزیک، شیمی، بیوانفورماتیک، مهندسی و مالی که شبیه‌سازی‌های پیچیده و زمان‌بر انجام می‌دهند.
  • دانشجویان رشته‌های کامپیوتر و مهندسی: که می‌خواهند با کسب یک مهارت تخصصی و پرتقاضا، آینده شغلی خود را تضمین کنند.
  • علاقه‌مندان به محاسبات سطح بالا (HPC): که به دنبال درک عمیق‌تر و تسلط عملی بر یکی از قدرتمندترین ابزارهای این حوزه هستند.

چرا باید در این دوره شرکت کنید؟

افزایش سرعت محاسبات تا ۱۰۰۰ برابر

مهم‌ترین دستاورد شما در این دوره، کسب توانایی برای نوشتن کدهایی است که به معنای واقعی کلمه “سریع” هستند. شما یاد می‌گیرید که چگونه وظایف محاسباتی سنگین را از دوش CPU برداشته و به GPU بسپارید و شاهد کاهش زمان اجرا از چند ساعت به چند دقیقه باشید.

ورود به بازار کار تخصصی و پردرآمد

برنامه‌نویسی GPU یک مهارت کمیاب و بسیار ارزشمند در بازار کار جهانی است. شرکت‌های پیشرو در حوزه‌های تکنولوژی، هوش مصنوعی، امور مالی و تحقیقات علمی به دنبال متخصصانی هستند که بتوانند از حداکثر توان سخت‌افزار استفاده کنند. این دوره شما را در این مسیر قرار می‌دهد.

کسب مهارت عملی و مبتنی بر پروژه

ما به آموزش تئوری صرف اعتقاد نداریم. شما در طول دوره روی پروژه‌های واقعی و چالش‌های عملی کار خواهید کرد تا مفاهیم را به صورت عمیق درک کرده و بتوانید بلافاصله پس از اتمام دوره، از دانش خود در پروژه‌های شخصی یا کاری استفاده کنید.

یک نقشه راه کامل از مبتدی تا پیشرفته

این دوره به گونه‌ای طراحی شده که حتی اگر هیچ تجربه‌ای در برنامه‌نویسی موازی ندارید، بتوانید از ابتدا شروع کنید و در پایان به یک متخصص بهینه‌سازی GPU تبدیل شوید. ساختار منسجم و جامع دوره، مسیر یادگیری شما را هموار می‌سازد.

سرفصل‌های دوره: سفری جامع در ۱۰۰ گام تخصصی

این دوره با بیش از ۱۰۰ سرفصل دقیق و جامع، کامل‌ترین مسیر آموزشی برای تسلط بر بهینه‌سازی GPU را در اختیار شما قرار می‌دهد. ما این سفر را به چند بخش اصلی تقسیم کرده‌ایم تا یادگیری شما ساختاریافته و مؤثر باشد. سرفصل‌ها از مفاهیم بنیادین مانند معماری سخت‌افزار و تفاوت مدل‌های پردازشی شروع شده، به هسته اصلی برنامه‌نویسی با CUDA، مدیریت حافظه و الگوهای موازی‌سازی می‌پردازند و در نهایت با تکنیک‌های فوق پیشرفته بهینه‌سازی، پروفایلینگ و پروژه‌های کاربردی به اوج خود می‌رسند.

برخی از بخش‌های اصلی این نقشه راه ۱۰۰ مرحله‌ای عبارتند از:

  • بخش اول: مبانی و مفاهیم پایه (سرفصل‌های ۱ تا ۱۵): آشنایی با دنیای HPC، معماری GPU و CPU، مدل‌های حافظه و اولین برنامه “Hello World” روی GPU.
  • بخش دوم: برنامه‌نویسی هسته CUDA (سرفصل‌های ۱۶ تا ۴۰): تسلط بر مفاهیم کرنل، بلاک، ترد، مدیریت خطا و اجرای اولین محاسبات موازی واقعی.
  • بخش سوم: بهینه‌سازی حافظه (سرفصل‌های ۴۱ تا ۶۰): غواصی عمیق در انواع حافظه GPU، تکنیک‌های Coalescing و بهینه‌سازی پهنای باند حافظه.
  • بخش چهارم: الگوریتم‌های موازی و الگوهای پیشرفته (سرفصل‌های ۶۱ تا ۸۵): پیاده‌سازی الگوریتم‌های کلاسیک مانند کاهش، اسکن و هیستوگرام به صورت موازی و بهینه.
  • بخش پنجم: ابزارها و پروژه‌های نهایی (سرفصل‌های ۸۶ تا ۱۰۰): کار با پروفایلر Nsight، یکپارچه‌سازی با پایتون و انجام پروژه‌های کامل در زمینه پردازش تصویر و یادگیری ماشین.

(برای مشاهده لیست کامل و جزئیات تمام ۱۰۰ سرفصل، به بخش سرفصل‌های کامل دوره مراجعه کنید.)

همین امروز ثبت‌نام کنید!


📦 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

  • 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

نوع پلن دوره

تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه, تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه + ویدیوها و پادکست های فارسی توضیحی کتاب ها

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب بهینه‌سازی برای پردازنده‌های گرافیکی (GPU) به همراه ویدیوهای فارسی + پادکست های صوتی فارسی + کتاب های جامع PDF فارسی + کتاب های PDF فارسی ۲۰۰۰ نکته + کتاب های PDF فارسی ۴۰۰۰ کوییز + ۶۰۰۰ فلش کارت (به صورت اپلیکیشن جعبه حافظه)”

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

پیمایش به بالا