🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: بهینهسازی معماریهای پردازشی برای AI
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مقدمهای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
- 2. نقش HPC در انقلاب هوش مصنوعی (AI)
- 3. معماری کامپیوتر مدرن: مروری بر پردازندهها (CPU)
- 4. سلسله مراتب حافظه: از رجیستر تا دیسک
- 5. حافظه نهان (Cache) و اهمیت آن در عملکرد
- 6. مفاهیم خط لوله (Pipelining) و اجرای خارج از نوبت (Out-of-Order Execution)
- 7. قانون امدال و قانون گوستافسون: محدودیتهای موازیسازی
- 8. معیارهای ارزیابی عملکرد: FLOPS، پهنای باند حافظه و تأخیر (Latency)
- 9. معرفی مجموعه دستورالعملها (ISA): از x86 تا ARM
- 10. واحدهای SIMD: پردازش موازی در سطح داده
- 11. سیستمعامل و نقش آن در مدیریت منابع HPC
- 12. کامپایلرها و بهینهسازیهای خودکار کد
- 13. ابزارهای پروفایلینگ (Profiling) مقدماتی: شناسایی گلوگاهها
- 14. مفاهیم اولیه الگوریتمهای موازی
- 15. مدلهای حافظه مشترک و حافظه توزیعشده
- 16. مقدمهای بر برنامهنویسی با حافظه مشترک
- 17. معرفی OpenMP: دستورات (Directives) و مفاهیم اصلی
- 18. حلقههای موازی و زمانبندی (Scheduling) در OpenMP
- 19. مدیریت دادهها و متغیرها در OpenMP
- 20. همگامسازی (Synchronization): Critical, Atomic, Barrier
- 21. برنامهنویسی Task-based در OpenMP
- 22. بهینهسازی با OpenMP: Affinity و False Sharing
- 23. مقدمهای بر برنامهنویسی با حافظه توزیعشده
- 24. معرفی MPI: ارتباطات نقطه به نقطه (Point-to-Point)
- 25. توابع Send و Receive در MPI و مدهای مختلف آن
- 26. ارتباطات گروهی (Collective Communications): Broadcast, Scatter, Gather
- 27. عملیات کاهش (Reduction Operations) در MPI
- 28. توپولوژیها و کارتزینها در MPI
- 29. ارتباطات غیرمسدودکننده (Non-blocking) در MPI
- 30. ورودی/خروجی موازی با MPI-IO
- 31. مدلهای ترکیبی (Hybrid): ترکیب MPI و OpenMP
- 32. اشکالزدایی (Debugging) برنامههای موازی
- 33. تحلیل عملکرد برنامههای MPI
- 34. الگوهای طراحی موازی رایج
- 35. بنبست (Deadlock) و شرایط مسابقه (Race Condition)
- 36. چرا GPU برای AI مناسب است؟ معماری جریانی
- 37. معماری GPU: از Streaming Multiprocessor تا هستههای CUDA
- 38. مدل برنامهنویسی CUDA: هاست و دیوایس
- 39. مفهوم Kernel، Grid، Block و Thread
- 40. سلسله مراتب حافظه در GPU: حافظه گلوبال، مشترک و محلی
- 41. تخصیص حافظه و انتقال داده بین هاست و دیوایس
- 42. اولین برنامه CUDA: جمع برداری
- 43. مدیریت خطا در برنامههای CUDA
- 44. حافظه مشترک (Shared Memory) و کاربرد آن در بهینهسازی
- 45. همگامسازی Threadها در یک Block
- 46. مفهوم Warp و اجرای SIMT
- 47. انشعاب واگرا (Divergent Branching) و تأثیر آن بر عملکرد
- 48. دسترسی به حافظه گلوبال و مفهوم Coalescing
- 49. استفاده از حافظه ثابت (Constant Memory) و بافتی (Texture Memory)
- 50. عملیات اتمی (Atomic Operations) در GPU
- 51. جریانها (Streams) برای همپوشانی محاسبات و انتقال داده
- 52. پروفایلینگ برنامههای CUDA با NVIDIA Nsight
- 53. کتابخانههای بهینهسازی شده: cuBLAS و cuDNN
- 54. برنامهنویسی چند GPU (Multi-GPU)
- 55. ارتباط بین GPUها: NVLink و NVSwitch
- 56. Unified Memory و مدیریت خودکار حافظه
- 57. معماریهای جدید NVIDIA: از Volta تا Ampere و Hopper
- 58. هستههای Tensor و شتابدهی به محاسبات ماتریسی
- 59. OpenCL: یک جایگزین چندسکویی برای CUDA
- 60. بهینهسازی پیشرفته Kernelهای CUDA
- 61. مبانی شبکههای عصبی و پرسپترون چندلایه
- 62. الگوریتم پسانتشار خطا (Backpropagation) و نیازهای محاسباتی آن
- 63. شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN): لایههای کانولوشن و Pooling
- 64. هسته محاسباتی اصلی: ضرب ماتریس در ماتریس (GEMM)
- 65. بهینهسازی الگوریتمهای کانولوشن (im2col, Winograd)
- 66. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و چالشهای وابستگی داده
- 67. معماری ترنسفورمر (Transformer) و لایه توجه (Attention)
- 68. فاز آموزش (Training) در مقابل فاز استنتاج (Inference)
- 69. محاسبات مورد نیاز در آموزش مدلهای زبان بزرگ (LLM)
- 70. چالشهای حافظه در آموزش مدلهای بزرگ
- 71. نیازمندیهای محاسباتی برای استنتاج بلادرنگ (Real-time Inference)
- 72. تأخیر (Latency) در مقابل توان عملیاتی (Throughput) در استنتاج
- 73. معیارهای ارزیابی مدلهای AI: دقت، سرعت و مصرف انرژی
- 74. دادههای پراکنده (Sparsity) در مدلهای AI و فرصتهای بهینهسازی
- 75. گرافهای محاسباتی و فریمورکهایی مانند TensorFlow و PyTorch
- 76. معرفی شتابدهندههای خاصمنظوره (ASIC) برای AI
- 77. معماری TPU گوگل: از Systolic Array تا واحدهای ماتریسی
- 78. استفاده از FPGA برای شتابدهی به استنتاج AI
- 79. پردازش در حافظه (Processing-in-Memory)
- 80. محاسبات با دقت پایین: FP16, BFLOAT16, INT8
- 81. کوانتیزاسیون (Quantization) مدلها برای استنتاج سریعتر
- 82. تکنیکهای هرس کردن (Pruning) برای کاهش پیچیدگی مدل
- 83. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
- 84. کامپایلرهای مخصوص AI: TVM و Glow
- 85. استراتژیهای موازیسازی در آموزش توزیعشده: موازیسازی داده
- 86. موازیسازی مدل (Model Parallelism) و موازیسازی خط لوله (Pipeline Parallelism)
- 87. کتابخانههای آموزش توزیعشده: Horovod و DeepSpeed
- 88. بهینهسازی ارتباطات در آموزش توزیعشده: All-Reduce
- 89. بهینهسازی I/O و خط لوله داده برای تغذیه GPU
- 90. بهینهسازی مصرف انرژی در سیستمهای HPC برای AI
- 91. مدیریت حرارت و خنکسازی در دیتاسنترهای AI
- 92. سیستمهای حافظه با پهنای باند بالا (HBM)
- 93. فناوریهای اتصال (Interconnect): InfiniBand و Ethernet
- 94. کانتینرسازی (Docker, Singularity) برای بارهای کاری AI در HPC
- 95. مدیریت کلاستر و زمانبندی کارها (Slurm)
- 96. روندهای نوظهور: محاسبات نوری و کوانتومی برای AI
- 97. معماریهای ناهمگون (Heterogeneous) آینده
- 98. مطالعه موردی: بهینهسازی آموزش مدل ResNet روی چند GPU
- 99. مطالعه موردی: استقرار و بهینهسازی یک مدل زبانی بزرگ برای استنتاج
- 100. جمعبندی دوره و مسیرهای یادگیری آینده
بهینهسازی معماریهای پردازشی برای AI: کلید فتح قلههای هوش مصنوعی
آیا میخواهید الگوریتمهای هوش مصنوعی شما با سرعتی باورنکردنی اجرا شوند؟ آیا به دنبال راهی هستید تا از تمام ظرفیت پردازندههای خود در پروژههای AI استفاده کنید؟ دیگر نگران نباشید! دوره “بهینهسازی معماریهای پردازشی برای AI” اینجاست تا شما را به یک متخصص واقعی در این زمینه تبدیل کند.
در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی، سرعت و کارایی حرف اول را میزند. الگوریتمهای پیچیده و حجم بالای دادهها نیازمند قدرت پردازشی عظیمی هستند. اما صرف داشتن سختافزار قدرتمند کافی نیست. شما باید بدانید چگونه معماری پردازشی خود را بهینه کنید تا از تمام ظرفیت آن برای اجرای الگوریتمهای AI استفاده کنید. این دوره، نقشه راه شما برای رسیدن به این هدف است.
درباره دوره
این دوره جامع و کاربردی، شما را با جدیدترین تکنیکها و ابزارهای بهینهسازی معماریهای پردازشی برای هوش مصنوعی آشنا میکند. از درک عمیق معماریهای CPU و GPU گرفته تا استفاده از تکنیکهای موازیسازی و بهینهسازی حافظه، همه چیز را در این دوره خواهید آموخت. ما به شما نشان خواهیم داد چگونه الگوریتمهای خود را برای اجرای بهینه بر روی سختافزارهای مختلف طراحی و پیادهسازی کنید. این دوره شامل پروژههای عملی و مثالهای واقعی است تا دانش خود را به طور کامل به کار ببندید.
موضوعات کلیدی
- معماریهای پردازشی CPU و GPU برای هوش مصنوعی
- تکنیکهای موازیسازی و همزمانی
- بهینهسازی حافظه و مدیریت دادهها
- استفاده از ابزارهای پروفایلینگ و دیباگینگ
- بهینهسازی الگوریتمهای یادگیری عمیق
- بهینهسازی برای پلتفرمهای ابری
- بهینهسازی برای دستگاههای لبه (Edge Devices)
- بهینهسازی با استفاده از FPGA و ASIC
- مروری بر معماری های جدید مانند NPU
- بررسی تکنیک های Quantization
مخاطبان دوره
این دوره برای افراد زیر مناسب است:
- دانشجویان و فارغالتحصیلان رشتههای کامپیوتر، برق و هوش مصنوعی
- مهندسان نرمافزار و توسعهدهندگان AI
- محققان و پژوهشگران در زمینه هوش مصنوعی
- تحلیلگران داده و دانشمندان داده
- متخصصان DevOps و زیرساخت
- هر کسی که به دنبال بهبود عملکرد و کارایی الگوریتمهای AI خود است.
چرا این دوره را بگذرانیم؟
گذراندن این دوره مزایای متعددی برای شما به همراه خواهد داشت:
- افزایش سرعت و کارایی الگوریتمهای AI: با بهینهسازی معماری پردازشی، میتوانید الگوریتمهای خود را تا چند برابر سریعتر اجرا کنید.
- کاهش هزینههای محاسباتی: با بهینهسازی مصرف منابع، میتوانید هزینههای مربوط به سختافزار و فضای ابری را کاهش دهید.
- بهبود تجربه کاربری: الگوریتمهای سریعتر و کارآمدتر منجر به تجربه کاربری بهتری میشوند.
- افزایش رقابتپذیری: در دنیای پررقابت هوش مصنوعی، داشتن دانش و مهارتهای بهینهسازی معماری پردازشی یک مزیت رقابتی بزرگ محسوب میشود.
- فرصتهای شغلی بیشتر: شرکتها و سازمانها به دنبال متخصصانی هستند که بتوانند عملکرد و کارایی سیستمهای AI خود را بهبود بخشند.
- یادگیری از متخصصین برتر: این دوره توسط متخصصین با تجربه در زمینه بهینهسازی معماریهای پردازشی برای AI تدریس میشود.
- دسترسی به منابع و ابزارهای پیشرفته: در این دوره به منابع و ابزارهای پیشرفتهای دسترسی خواهید داشت که به شما در بهینهسازی الگوریتمهای AI کمک میکنند.
- شبکهسازی با سایر متخصصان: در این دوره فرصتی برای شبکهسازی با سایر متخصصان و علاقهمندان به هوش مصنوعی خواهید داشت.
- دریافت مدرک معتبر: پس از اتمام دوره، مدرک معتبری دریافت خواهید کرد که مهارتهای شما را تایید میکند.
سرفصلهای دوره (100 سرفصل جامع)
این دوره شامل 100 سرفصل جامع و کاربردی است که تمام جنبههای بهینهسازی معماریهای پردازشی برای AI را پوشش میدهد. برخی از سرفصلهای کلیدی عبارتند از:
- مبانی معماری کامپیوتر و پردازندهها
- آشنایی با معماریهای CPU و GPU
- مبانی برنامهنویسی موازی
- مدلهای موازیسازی: Thread، Process، MPI
- تکنیکهای بهینهسازی حافظه: Cache، DMA، Memory Pool
- استفاده از ابزارهای پروفایلینگ: gprof، perf، VTune
- بهینهسازی کامپایلر: GCC، LLVM
- بهینهسازی الگوریتمهای یادگیری عمیق: CNN، RNN، Transformer
- بهینهسازی برای TensorFlow و PyTorch
- بهینهسازی برای پلتفرمهای ابری: AWS، Azure، GCP
- بهینهسازی برای دستگاههای لبه (Edge Devices): Raspberry Pi، NVIDIA Jetson
- بهینهسازی با استفاده از FPGA و ASIC
- معرفی CUDA و OpenCL
- برنامهنویسی GPU با CUDA
- برنامهنویسی GPU با OpenCL
- بهینهسازی کتابخانههای عددی: BLAS، LAPACK
- مبانی محاسبات توزیع شده
- معرفی Spark و Hadoop
- بهینهسازی شبکههای عصبی با استفاده از Quantization
- بررسی NPU و معماری های نوین پردازشی
- بهینهسازی برای معماری ARM
- امنیت در محاسبات سطح بالا
- بررسی و مطالعه مقالات روز دنیا
- کار عملی و پروژه محور
- و … (100 سرفصل جامع)
همین حالا ثبتنام کنید و آینده هوش مصنوعی را بسازید!
📦 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
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.