اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدیریت موازی‌سازی داده (Data Parallelism)

249,500 تومان
مدیریت موازی‌سازی داده: دوره جامع محاسبات سطح بالا | افزایش سرعت برنامه‌نویسی مدیریت موازی‌سازی داده: تسلط بر محاسبات سطح بالا (HPC) و افزایش سرعت برنامه‌نویسی آیا می‌خواهید سرعت اجرای برنامه‌های خود ...
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت موازی‌سازی داده (Data Parallelism)

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی
  • 2. مفاهیم کلیدی محاسبات موازی
  • 3. ضرورت موازی‌سازی داده
  • 4. انواع موازی‌سازی (داده، وظیفه)
  • 5. موازی‌سازی داده چیست؟
  • 6. معماری‌های کامپیوتری برای HPC
  • 7. پردازنده‌های مرکزی (CPU) و واحدهای پردازش گرافیکی (GPU)
  • 8. حافظه در سیستم‌های HPC
  • 9. شبکه‌های ارتباطی در HPC
  • 10. مفهوم موازی‌سازی صریح (Explicit Parallelism)
  • 11. موازی‌سازی ضمنی (Implicit Parallelism)
  • 12. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
  • 13. مدل پیام‌رسانی (Message Passing)
  • 14. مدل حافظه اشتراکی (Shared Memory)
  • 15. مدل داده موازی (Data Parallelism)
  • 16. اصول طراحی الگوریتم‌های موازی
  • 17. تجزیه مسئله (Problem Decomposition)
  • 18. نگاشت وظایف به پردازنده‌ها (Task Mapping)
  • 19. ارتباطات و همگام‌سازی
  • 20. توازن بار (Load Balancing)
  • 21. هزینه‌های ارتباطات (Communication Overhead)
  • 22. هزینه‌های همگام‌سازی (Synchronization Overhead)
  • 23. مقدمه‌ای بر OpenMP
  • 24. نحو (Syntax) OpenMP
  • 25. دستورالعمل‌های OpenMP (Directives)
  • 26. #pragma omp parallel
  • 27. #pragma omp for
  • 28. #pragma omp sections
  • 29. #pragma omp single
  • 30. #pragma omp critical
  • 31. #pragma omp atomic
  • 32. #pragma omp barrier
  • 33. #pragma omp master
  • 34. #pragma omp ordered
  • 35. مدیریت تفاوت‌های بین پردازنده‌ها در OpenMP
  • 36. مدیریت حافظه در OpenMP
  • 37. کاهش هزینه‌های ارتباطی در OpenMP
  • 38. بهینه‌سازی حلقه‌ها با OpenMP
  • 39. موازی‌سازی توابع با OpenMP
  • 40. تشخیص و رفع مشکلات رایج در OpenMP
  • 41. مقدمه‌ای بر MPI (Message Passing Interface)
  • 42. مفاهیم اولیه MPI
  • 43. انواع ارتباطات در MPI (نقطه‌به‌نقطه، جمعی)
  • 44. MPI_Init و MPI_Finalize
  • 45. MPI_Comm_size و MPI_Comm_rank
  • 46. ارتباطات نقطه‌به‌نقطه (Point-to-Point)
  • 47. MPI_Send و MPI_Recv
  • 48. انواع ارسال (Synchronous, Asynchronous, Buffered)
  • 49. ارتباطات جمعی (Collective Communications)
  • 50. MPI_Bcast
  • 51. MPI_Gather و MPI_Gatherv
  • 52. MPI_Scatter و MPI_Scatterv
  • 53. MPI_Allgather و MPI_Allgatherv
  • 54. MPI_Alltoall
  • 55. MPI_Reduce
  • 56. MPI_Allreduce
  • 57. MPI_Scan
  • 58. مدیریت داده‌های توزیع‌شده در MPI
  • 59. توازن بار در MPI
  • 60. کاهش هزینه‌های ارتباطی در MPI
  • 61. الگوریتم‌های موازی مبتنی بر MPI
  • 62. کاربرد MPI در حل مسائل علمی
  • 63. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی GPU
  • 64. معماری GPU
  • 65. هسته‌های CUDA
  • 66. اجرای موازی در GPU
  • 67. مدل برنامه‌نویسی CUDA
  • 68. فضاهای آدرس‌دهی در CUDA
  • 69. فضای سراسری (Global Memory)
  • 70. فضای اشتراکی (Shared Memory)
  • 71. فضای محلی (Local Memory)
  • 72. ثابت (Constant Memory)
  • 73. فقط خواندنی (Read-Only Texture Memory)
  • 74. کرنل‌ها (Kernels) در CUDA
  • 75. پرتاب (Launch) کرنل‌ها
  • 76. مدیریت نخ‌ها (Threads) و بلوک‌ها (Blocks)
  • 77. شبکه‌های پردازشی (Grids)
  • 78. همگام‌سازی در GPU
  • 79. مدیریت حافظه در GPU
  • 80. کپی کردن داده بین CPU و GPU
  • 81. بهینه‌سازی کرنل‌های CUDA
  • 82. مدیریت حافظه مشترک (Shared Memory)
  • 83. کاهش دسترسی به حافظه سراسری
  • 84. مدیریت پهنای باند حافظه
  • 85. پرهیز از واپیچش warp divergence
  • 86. استفاده از دستورالعمل‌های اتمی (Atomic Operations)
  • 87. استفاده از توابع سریع (Fast Math Functions)
  • 88. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های موازی‌سازی داده
  • 89. کتابخانه‌های مبتنی بر OpenMP
  • 90. کتابخانه‌های مبتنی بر MPI
  • 91. کتابخانه‌های مبتنی بر CUDA
  • 92. کتابخانه‌های سطح بالاتر (High-Level Libraries)
  • 93. TensorFlow و موازی‌سازی داده
  • 94. PyTorch و موازی‌سازی داده
  • 95. Dask و موازی‌سازی داده
  • 96. Apache Spark و موازی‌سازی داده
  • 97. تکنیک‌های پیشرفته در موازی‌سازی داده
  • 98. اندازه‌گیری عملکرد (Performance Measurement)
  • 99. پروفایلینگ (Profiling) کد موازی
  • 100. شناسایی گلوگاه‌ها (Bottlenecks)
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Data Parallelism Data Parallelism Management High-Performance Computing HPC Parallel Computing Parallel programming performance optimization Programming برنامه نویسی برنامه نویسی موازی بهینه‌سازی عملکرد پردازش موازی محاسبات سطح بالا مدیریت موازی‌سازی داده موازی‌سازی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.