🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: از تئوری تا عمل: پیادهسازی و شتابدهی بهینهسازی خطی روی GPU با PyTorch
موضوع کلی: محاسبات با کارایی بالا (High-Performance Computing)
موضوع میانی: شتابدهی الگوریتمهای بهینهسازی
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مقدمه ای بر محاسبات با کارایی بالا (HPC)
- 2. معماری های موازی و پردازش همزمان
- 3. آشنایی با پردازنده های گرافیکی (GPU) و کاربردهای آنها در HPC
- 4. معرفی CUDA و OpenCL
- 5. مبانی برنامه نویسی GPU
- 6. معماری AMD GPU: بررسی عمیق
- 7. اصول بهینه سازی خطی (Linear Programming – LP)
- 8. فرم استاندارد مسئله LP
- 9. روش سیمپلکس (Simplex Method)
- 10. دوالیت در برنامه نویسی خطی
- 11. نظریه KKT و شرایط بهینگی
- 12. معرفی PyTorch و Tensorها
- 13. محاسبات GPU با PyTorch
- 14. انتقال داده بین CPU و GPU در PyTorch
- 15. مبانی بهینه سازی در PyTorch
- 16. معرفی کتابخانه های بهینه سازی در PyTorch
- 17. الگوریتم های بهینه سازی مرتبه اول (Gradient Descent, Adam)
- 18. الگوریتم های بهینه سازی مرتبه دوم (Newton's Method)
- 19. پیاده سازی ماتریس ها و بردارها در PyTorch
- 20. محاسبه ضرب ماتریس و بردار روی GPU با PyTorch
- 21. حل دستگاه معادلات خطی با PyTorch
- 22. پیاده سازی تابع هدف در PyTorch
- 23. پیاده سازی محدودیت ها در PyTorch
- 24. بررسی مقاله "Accelerating a Linear Programming Algorithm on AMD GPUs"
- 25. تشریح الگوریتم پیشنهادی مقاله
- 26. بررسی معماری داده در مقاله
- 27. پیاده سازی الگوریتم پیشنهادی مقاله با PyTorch (بخش اول)
- 28. پیاده سازی الگوریتم پیشنهادی مقاله با PyTorch (بخش دوم)
- 29. بهینه سازی تخصیص حافظه GPU در PyTorch
- 30. بهینه سازی هسته های محاسباتی GPU
- 31. بررسی Performance bottlenecks در پیاده سازی اولیه
- 32. Profiling کد PyTorch برای شناسایی گلوگاه ها
- 33. استفاده از CUDA profiler برای آنالیز GPU
- 34. بهینه سازی ارتباط بین CPU و GPU
- 35. کاهش سربار انتقال داده ها
- 36. استفاده از pinned memory برای انتقال سریعتر
- 37. بهینه سازی ضرب ماتریس ها با استفاده از کتابخانه های BLAS (cuBLAS, rocBLAS)
- 38. بهینه سازی حل دستگاه معادلات خطی با استفاده از کتابخانه های LAPACK (cuSOLVER, rocSOLVER)
- 39. استفاده از کرنل های CUDA/HIP برای پیاده سازی توابع سفارشی
- 40. استراتژی های تقسیم و حل (Divide and Conquer) برای مسائل LP بزرگ
- 41. پیاده سازی روش سیمپلکس روی GPU با PyTorch
- 42. Parallelizing Simplex iterations
- 43. GPU-accelerated pivot selection
- 44. پیاده سازی الگوریتم Interior-Point Method روی GPU با PyTorch
- 45. تحلیل پیچیدگی زمانی و مکانی الگوریتم های LP
- 46. مقایسه روش های سیمپلکس و Interior-Point Method
- 47. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل LP مختلف
- 48. تکنیک های موازی سازی برای حل مسائل LP بزرگ
- 49. پیاده سازی موازی تجزیه LU روی GPU
- 50. پیاده سازی موازی ضرب ماتریس های پراکنده روی GPU
- 51. کاربرد CUDA streams برای اجرای همزمان وظایف
- 52. استفاده از asynchronous data transfer
- 53. استراتژی های کاهش مصرف حافظه GPU
- 54. Chunking و Tiling برای مسائل بزرگ
- 55. بهینه سازی Precision (Single vs. Double)
- 56. استفاده از mixed-precision arithmetic
- 57. اعتبارسنجی نتایج پیاده سازی با استفاده از داده های تست
- 58. استفاده از کتابخانه های بهینه سازی LP موجود (Gurobi, CPLEX) به عنوان پایه مقایسه
- 59. معیارهای ارزیابی عملکرد (Runtime, Speedup, Efficiency)
- 60. مقایسه عملکرد پیاده سازی GPU با پیاده سازی CPU
- 61. تجزیه و تحلیل نتایج تجربی
- 62. بررسی تاثیر اندازه مسئله بر عملکرد
- 63. بررسی تاثیر معماری GPU بر عملکرد
- 64. مقایسه پیاده سازی PyTorch با پیاده سازی native CUDA/HIP
- 65. مزایا و معایب استفاده از PyTorch برای بهینه سازی GPU
- 66. بررسی تکنیک های Debugging کد GPU
- 67. استفاده از ابزارهای Debugging CUDA/HIP
- 68. بررسی خطاهای رایج در برنامه نویسی GPU
- 69. مثال های کاربردی از بهینه سازی خطی در دنیای واقعی
- 70. کاربرد بهینه سازی خطی در مسائل زنجیره تامین
- 71. کاربرد بهینه سازی خطی در مسائل مالی
- 72. کاربرد بهینه سازی خطی در مسائل مهندسی
- 73. کاربرد بهینه سازی خطی در مسائل یادگیری ماشین
- 74. بهینه سازی پارامترهای مدل های یادگیری ماشین با استفاده از LP
- 75. ترکیب بهینه سازی خطی با سایر الگوریتم های بهینه سازی
- 76. روش های هیبرید برای حل مسائل پیچیده
- 77. بررسی چالش های پیاده سازی الگوریتم های بهینه سازی روی GPU
- 78. محدودیت های حافظه GPU
- 79. محدودیت های پهنای باند حافظه
- 80. بررسی مسائل Numerical Stability
- 81. بررسی مسائل Synchronization و race conditions
- 82. پیشنهادات برای تحقیقات آینده در زمینه شتاب دهی LP روی GPU
- 83. کاربرد یادگیری عمیق برای بهبود الگوریتم های بهینه سازی
- 84. استفاده از FPGA ها به عنوان شتاب دهنده های سخت افزاری
- 85. بررسی ابزارهای Profiling پیشرفته (Nsight Systems, ROCm Profiler)
- 86. بهینه سازی کتابخانه های LP برای معماری های GPU جدید
- 87. استفاده از sparse matrices برای بهینه سازی حافظه
- 88. ادغام با سایر کتابخانه های محاسباتی (SciPy, NumPy)
- 89. روشهای approximate LP برای کاهش زمان محاسبات
- 90. بررسی کاربرد Quantization در مسائل LP
- 91. سنجش میزان تاثیر استفاده از single precision
- 92. بررسی trade-off بین دقت و سرعت
- 93. توسعه یک API برای پیاده سازی آسانتر الگوریتم های LP روی GPU
- 94. استفاده از CUDA graph ها برای بهینه سازی execution
- 95. پیاده سازی الگوریتم های بهینه سازی non-linear روی GPU
- 96. کاربرد PyTorch برای بهینه سازی مسائل Integer Programming
- 97. بررسی تکنیک های branch and bound روی GPU
- 98. معرفی کتابخانه های جایگزین برای GPU (ArrayFire, CuPy)
- 99. بهینه سازی و تنظیم پارامترهای الگوریتم ها به صورت خودکار
- 100. تکنیکهای Hyperparameter optimization
از تئوری تا عمل: پیادهسازی و شتابدهی بهینهسازی خطی روی GPU با PyTorch
معرفی دوره: انقلاب در حل مسائل بهینهسازی
در دنیای پیچیده و پرشتاب امروز، توانایی حل سریع و کارآمد مسائل بهینهسازی، به ویژه در حوزههایی مانند مالی، مدیریت زنجیره تأمین و انرژی، امری حیاتی است. روشهای سنتی حل این مسائل که بر پایه پردازندههای مرکزی (CPU) بنا شدهاند، در مواجهه با دادههای حجیم و نیازهای لحظهای، اغلب با محدودیتهای جدی در سرعت و مقیاسپذیری روبرو هستند. این چالش، سازمانها را در دستیابی به تصمیمگیریهای بهینه و بهموقع با موانع جدی روبرو میسازد.
مقاله علمی “Accelerating a Linear Programming Algorithm on AMD GPUs” راهگشای مسیری نوین در غلبه بر این محدودیتها بوده است. این تحقیق با الهام از نتایج درخشان این مقاله، دوره آموزشی “از تئوری تا عمل: پیادهسازی و شتابدهی بهینهسازی خطی روی GPU با PyTorch” را ارائه میدهد. این دوره به شما امکان میدهد تا با بهرهگیری از قدرت پردازش موازی واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) و ابزارهای قدرتمند PyTorch، الگوریتمهای بهینهسازی خطی را به طور چشمگیری سرعت ببخشید و به نتایج دلخواه در کسری از زمان دست یابید.
درباره دوره: گامی فراتر در محاسبات با کارایی بالا
این دوره آموزشی جامع، شما را از مبانی نظری بهینهسازی خطی تا پیادهسازی عملی و شتابدهی آن بر روی GPU هدایت میکند. با تمرکز بر الگوریتم Primal-Dual Hybrid Gradient (PDHG) و استفاده از پلتفرم متنباز ROCm و کتابخانه محبوب PyTorch، شما قادر خواهید بود پیادهسازیهای کارآمد و مقیاسپذیری را برای مسائل بهینهسازی خطی عمومی توسعه دهید. ما با الهام از مقاله علمی مرجع، بر روی چالشهای واقعی مانند “Security-Constrained Economic Dispatch” (SCED) تمرکز خواهیم کرد تا تنظیم دقیق پارامترها را برای دستیابی به حداکثر کارایی ممکن، تسهیل نماییم.
ما به شما نشان خواهیم داد که چگونه با استفاده از GPU، میتوان به بهبود عملکردی چشمگیر (تا 36 برابر سریعتر بر روی GPU نسبت به CPU در مسائل بزرگ مقیاس، طبق یافتههای مقاله علمی) دست یافت و مرزهای محاسبات با کارایی بالا را در حوزه بهینهسازی جابجا کرد.
موضوعات کلیدی دوره:
- مبانی و تئوری بهینهسازی خطی (Linear Programming)
- آشنایی با معماری GPU و مزایای پردازش موازی
- مقدمهای بر PyTorch و نحوه استفاده از آن برای محاسبات علمی
- پیادهسازی الگوریتمهای کلیدی بهینهسازی خطی مانند PDHG
- شتابدهی الگوریتمهای بهینهسازی بر روی AMD GPU با استفاده از ROCm
- مدلسازی و حل مسائل واقعی پیچیده در حوزه انرژی و لجستیک
- روشهای بهینهسازی هایپرپارامترها برای حداکثر کردن کارایی
- ارزیابی عملکرد و مقایسه با روشهای سنتی مبتنی بر CPU
- توسعه راهکارهای مقیاسپذیر و با کارایی بالا
- کاوش در کاربردهای عملی بهینهسازی خطی در صنایع مختلف
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان و علاقهمندان طراحی شده است، از جمله:
- مهندسان نرمافزار و توسعهدهندگان علاقهمند به محاسبات با کارایی بالا (HPC)
- دانشمندان داده و تحلیلگران که با مسائل بهینهسازی پیچیده سروکار دارند
- محققان و دانشجویان تحصیلات تکمیلی در رشتههای مهندسی، علوم کامپیوتر، ریاضیات و مدیریت
- متخصصان حوزه مالی، انرژی، لجستیک و زنجیره تأمین که نیاز به بهینهسازی فرآیندهای خود دارند
- هر کسی که به دنبال تسریع چشمگیر حل مسائل بهینهسازی خود با استفاده از فناوری GPU است
چرا این دوره را بگذرانیم؟
گذراندن این دوره به شما مزایای بیشماری خواهد بخشید:
- تسریع چشمگیر: با استفاده از GPU، زمان حل مسائل بهینهسازی خود را به طور قابل توجهی کاهش دهید و به نتایج سریعتری دست یابید.
- تسلط بر فناوری روز: با جدیدترین تکنیکها و ابزارها در حوزه محاسبات با کارایی بالا و بهینهسازی آشنا شوید.
- ارتقاء شغلی: مهارتهای خود را در زمینه HPC و هوش مصنوعی بهبود بخشید و فرصتهای شغلی جدیدی را برای خود ایجاد کنید.
- حل مسائل پیچیده: توانایی حل مسائل بزرگ مقیاس و پیچیدهای را که پیش از این غیرممکن یا بسیار زمانبر بودند، کسب کنید.
- استاندارد صنعتی: با ابزارهایی کار کنید که در صنایع پیشرو مانند امور مالی، انرژی و لجستیک مورد استفاده قرار میگیرند.
- الهام از تحقیقات پیشرو: دانش خود را بر اساس نتایج یک مقاله علمی معتبر و با تمرکز بر کاربردهای عملی گسترش دهید.
- محتوای جامع و عملی: با بیش از 100 سرفصل کاربردی، از مبانی تا پیادهسازی و بهینهسازی، به طور کامل این حوزه را پوشش دهید.
سرفصلهای جامع دوره:
این دوره با بیش از 100 سرفصل، شما را گام به گام در مسیر تسلط بر شتابدهی بهینهسازی خطی بر روی GPU همراهی میکند. سرفصلها به گونهای طراحی شدهاند که ترکیبی از دانش نظری عمیق و مهارتهای عملی کاربردی را در اختیار شما قرار دهند. شما با موارد زیر آشنا خواهید شد:
- مقدمه جامع بر بهینهسازی خطی: تعاریف، مفاهیم اساسی، فرمولبندی
- الگوریتمهای کلاسیک حل LP: Simplex و Interior-Point Methods
- نیازسنجی و مزایای استفاده از GPU در محاسبات علمی
- معماری GPU و مفاهیم موازیسازی
- معرفی پلتفرم ROCm و ابزارهای مرتبط
- آشنایی با PyTorch: tensors، autograd، neural networks
- پیادهسازی توابع سفارشی (custom kernels) در PyTorch
- مبانی الگوریتم PDHG: تئوری و کاربردها
- پیادهسازی PDHG با استفاده از PyTorch
- تکنیکهای پیشرفته پیادهسازی PDHG برای کارایی بالا
- تطبیق PDHG برای مسائل بهینهسازی خطی عمومی
- بهینهسازی هایپرپارامترها برای PDHG
- استفاده از دادههای واقعی برای tuning هایپرپارامترها
- مطالعه موردی: Security-Constrained Economic Dispatch (SCED)
- پیادهسازی و شتابدهی SCED بر روی AMD GPU
- مقایسه عملکرد GPU با CPU در حل مسائل LP
- مدلسازی مسائل LP در صنایع مختلف: مالی، انرژی، لجستیک
- استفاده از کتابخانههای شتابدهنده GPU برای بهینهسازی
- دیباگینگ و پروفایلینگ برنامههای GPU
- نکات و ترفندهای پیشرفته برای دستیابی به حداکثر کارایی
- تکنیکهای مقیاسپذیری برای مسائل بسیار بزرگ
- ارزیابی نتایج و تفسیر عملکرد
- و بسیاری موضوعات دیگر که دنیای بهینهسازی با کارایی بالا را برای شما روشن میسازد…
با شرکت در این دوره، سرمایهگذاری ارزشمندی بر روی آینده شغلی و تواناییهای خود انجام دهید. به جمع پیشروان دنیای محاسبات با کارایی بالا بپیوندید و در حل پیچیدهترین مسائل بهینهسازی، تحول ایجاد کنید.
📚 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.