اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر محاسبات در محاسبات موازی برای مقیاس بزرگ

249,500 تومان
مقدمه‌ای بر محاسبات موازی برای مقیاس بزرگ: دوره آموزشی جامع مقدمه‌ای بر محاسبات موازی برای مقیاس بزرگ: دوره آموزشی جامع 1. معرفی دوره: به دنیای محاسبات ابررایانه‌ای خوش آمدید! آیا به دنبال راه‌حلی برا...
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: مقدمه‌ای بر محاسبات در محاسبات موازی برای مقیاس بزرگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر محاسبات موازی
  • 2. مبانی سخت افزار کامپیوتر
  • 3. مبانی معماری کامپیوتر
  • 4. حافظه ها و سلسله مراتب حافظه
  • 5. پردازنده ها و واحد پردازش مرکزی (CPU)
  • 6. کارت گرافیک (GPU) و پردازش موازی
  • 7. تکنیک های موازی سازی در سطح پردازنده
  • 8. مقدمه ای بر محاسبات علمی
  • 9. کاربرد محاسبات موازی در مقیاس بزرگ
  • 10. انواع مدل های موازی سازی
  • 11. موازی سازی داده (Data Parallelism)
  • 12. موازی سازی وظیفه (Task Parallelism)
  • 13. معماری های پردازشی توزیع شده
  • 14. معماری های پردازشی اشتراکی
  • 15. مدل حافظه اشتراکی (Shared Memory)
  • 16. مدل حافظه توزیع شده (Distributed Memory)
  • 17. مزایا و معایب مدل حافظه اشتراکی
  • 18. مزایا و معایب مدل حافظه توزیع شده
  • 19. استاندارد MPI (Message Passing Interface)
  • 20. مبانی MPI
  • 21. انواع ارتباطات در MPI
  • 22. عملیات های نقطه به نقطه در MPI
  • 23. عملیات های گروهی در MPI
  • 24. کاهش (Reduce) در MPI
  • 25. پخش (Broadcast) در MPI
  • 26. انشعاب (Gather) در MPI
  • 27. پخش کل (Allgather) در MPI
  • 28. کاهش کل (Allreduce) در MPI
  • 29. سفارشی سازی عملیات های کاهش
  • 30. همگام سازی در MPI
  • 31. قفل ها و مانیتورها در پردازش موازی
  • 32. استفاده از mutex در پردازش موازی
  • 33. استفاده از semaphore در پردازش موازی
  • 34. استفاده از condition variables در پردازش موازی
  • 35. موازی سازی با CUDA
  • 36. مبانی CUDA
  • 37. معماری CUDA
  • 38. تفاوت بین CPU و GPU برای محاسبات
  • 39. مدل حافظه در CUDA
  • 40. کرنل های CUDA
  • 41. مدیریت نخ ها (Threads) و بلوک ها (Blocks) در CUDA
  • 42. همگام سازی نخ ها در CUDA
  • 43. موازی سازی با OpenMP
  • 44. مبانی OpenMP
  • 45. راهنماهای OpenMP (Directives)
  • 46. چالش های برنامه نویسی موازی
  • 47. طراحی الگوریتم های موازی
  • 48. تحلیل پیچیدگی الگوریتم های موازی
  • 49. بهینه سازی عملکرد در محاسبات موازی
  • 50. مقیاس پذیری (Scalability) در محاسبات موازی
  • 51. قانون آمدال (Amdahl's Law)
  • 52. قانون گوستافسون (Gustafson's Law)
  • 53. چالش های همگام سازی و قفل گذاری
  • 54. حالات رقابتی (Race Conditions)
  • 55. بن بست (Deadlock)
  • 56. قحطی منابع (Starvation)
  • 57. دیباگ کردن برنامه های موازی
  • 58. ابزارهای دیباگ کردن موازی
  • 59. تست برنامه های موازی
  • 60. ارزیابی عملکرد برنامه های موازی
  • 61. مشخصه سازی (Profiling) عملکرد موازی
  • 62. شناسایی گلوگاه های عملکردی
  • 63. انواع سیستم های محاسباتی در مقیاس بزرگ
  • 64. ابر رایانه ها (Supercomputers)
  • 65. خوشه های کامپیوتری (Computer Clusters)
  • 66. شبکه های محاسباتی مش (Grid Computing)
  • 67. محاسبات ابری (Cloud Computing)
  • 68. کاربرد محاسبات موازی در حل مسائل علمی
  • 69. شبیه سازی های فیزیکی
  • 70. مدل سازی آب و هوا
  • 71. دینامیک سیالات محاسباتی (CFD)
  • 72. انتقال حرارت
  • 73. مکانیک مولکولی
  • 74. اختر فیزیک
  • 75. زیست شناسی محاسباتی
  • 76. داروسازی محاسباتی
  • 77. مدل سازی زنجیره DNA
  • 78. محاسبات مالی
  • 79. تحلیل ریسک
  • 80. مدل سازی بازار
  • 81. علوم داده و یادگیری ماشین
  • 82. آموزش مدل های یادگیری عمیق
  • 83. پردازش حجم عظیم داده
  • 84. پردازش زبان طبیعی
  • 85. بینایی ماشین
  • 86. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 87. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 88. شبکه های ترنسفورمر
  • 89. الگوریتم های موازی برای یادگیری ماشین
  • 90. موازی سازی داده در یادگیری ماشین
  • 91. موازی سازی مدل در یادگیری ماشین
  • 92. موازی سازی هایبرید در یادگیری ماشین
  • 93. مقدمه ای بر محاسبات توزیع شده
  • 94. مبانی محاسبات توزیع شده
  • 95. چالش های محاسبات توزیع شده
  • 96. همگام سازی در سیستم های توزیع شده
  • 97. تحمل خطا در سیستم های توزیع شده
  • 98. ملاحظات امنیتی در محاسبات موازی و توزیع شده
  • 99. استانداردهای باز برای محاسبات موازی
  • 100. ارزیابی و انتخاب فناوری های موازی
مقدمه‌ای بر محاسبات موازی برای مقیاس بزرگ: دوره آموزشی جامع

مقدمه‌ای بر محاسبات موازی برای مقیاس بزرگ: دوره آموزشی جامع

1. معرفی دوره: به دنیای محاسبات ابررایانه‌ای خوش آمدید!

آیا به دنبال راه‌حلی برای حل مسائل پیچیده و بزرگ‌مقیاس هستید؟ آیا می‌خواهید با قدرت محاسبات موازی، سرعت و کارایی پروژه‌های خود را به طور چشمگیری افزایش دهید؟ دوره آموزشی "مقدمه‌ای بر محاسبات در محاسبات موازی برای مقیاس بزرگ" دروازه‌ای به سوی دنیای شگفت‌انگیز محاسبات سطح بالا (HPC) است. در این دوره، شما با مفاهیم بنیادی و پیشرفته محاسبات موازی آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه از پتانسیل پردازش موازی برای حل مسائل دنیای واقعی استفاده کنید. از شبیه‌سازی‌های علمی گرفته تا تحلیل داده‌های حجیم، این دوره شما را برای ورود به این حوزه پررونق آماده می‌کند.

با شرکت در این دوره، شما فقط یک دانشجو نخواهید بود، بلکه عضوی از یک جامعه فعال و مشتاق به یادگیری خواهید شد. ما به شما کمک می‌کنیم تا با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته، مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص HPC را کسب کنید. این دوره، یک فرصت عالی برای ارتقای دانش و مهارت‌های شما و گامی بلند به سوی موفقیت در عرصه‌ی فناوری اطلاعات است.

2. درباره دوره: سفری هیجان‌انگیز به قلب محاسبات موازی

این دوره آموزشی جامع، یک راهنمای گام به گام برای ورود به دنیای محاسبات سطح بالا است. ما از مفاهیم پایه‌ای شروع می‌کنیم و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تر می‌پردازیم. شما با معماری‌های موازی، روش‌های برنامه‌نویسی موازی، ابزارهای توسعه و بهینه‌سازی عملکرد آشنا خواهید شد. تمرینات عملی و پروژه‌های واقعی، به شما این امکان را می‌دهد تا آموخته‌های خود را در عمل به کار ببندید و تجربه‌ی ارزشمندی کسب کنید. در پایان دوره، شما درک عمیقی از چگونگی استفاده از محاسبات موازی برای حل مسائل پیچیده خواهید داشت و قادر خواهید بود پروژه‌های خود را در این حوزه آغاز کنید.

3. موضوعات کلیدی: چه چیزهایی یاد می‌گیرید؟

  • مفاهیم اساسی محاسبات موازی و HPC
  • معماری‌های موازی (پردازنده‌های چند هسته‌ای، GPU، خوشه‌های محاسباتی)
  • مدل‌های برنامه‌نویسی موازی (OpenMP, MPI, CUDA)
  • ابزارهای توسعه و اشکال‌زدایی برنامه‌های موازی
  • بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های موازی
  • مدیریت و استفاده از منابع محاسباتی
  • کاربرد محاسبات موازی در علوم مختلف (شبیه‌سازی، تحلیل داده، هوش مصنوعی)
  • سیستم‌عامل‌های HPC (لینوکس و...)
  • آشنایی با مفاهیم Distributed Computing
  • امنیت و مدیریت داده‌ها در محیط‌های HPC

4. مخاطبان دوره: این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای طیف وسیعی از افراد مناسب است، از جمله:

  • دانشجویان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، برق، فیزیک، ریاضی و علوم کامپیوتر
  • برنامه‌نویسان علاقه‌مند به یادگیری محاسبات موازی و HPC
  • محققان و پژوهشگران در زمینه‌های مختلف علمی و مهندسی
  • متخصصان IT که به دنبال افزایش مهارت‌های خود در زمینه محاسبات سطح بالا هستند
  • هر کسی که به دنبال یادگیری نحوه حل مسائل پیچیده با استفاده از قدرت پردازش موازی است

5. چرا این دوره را بگذرانیم؟: سرمایه‌گذاری در آینده شما

با شرکت در این دوره، شما نه تنها دانش و مهارت‌های جدیدی کسب می‌کنید، بلکه مزایای زیر را نیز به دست می‌آورید:

  • افزایش مهارت‌های شغلی: یادگیری محاسبات موازی یک مهارت ارزشمند در بازار کار است و شما را برای فرصت‌های شغلی بهتر آماده می‌کند.
  • حل مسائل پیچیده‌تر: شما قادر خواهید بود مسائل علمی و مهندسی را که نیازمند قدرت پردازش بالایی هستند، حل کنید.
  • افزایش سرعت و کارایی: با استفاده از محاسبات موازی، سرعت و کارایی پروژه‌های خود را به طور چشمگیری افزایش دهید.
  • آشنایی با جدیدترین فناوری‌ها: شما با جدیدترین ابزارها و تکنیک‌های محاسبات سطح بالا آشنا خواهید شد.
  • ارتباط با جامعه متخصصان: شما به یک جامعه فعال از متخصصان و علاقه‌مندان به HPC می‌پیوندید و از تجربیات آنها بهره‌مند می‌شوید.

6. سرفصل‌های دوره: سفری به دنیای محاسبات موازی

دوره "مقدمه‌ای بر محاسبات در محاسبات موازی برای مقیاس بزرگ" شامل بیش از 100 سرفصل جامع است که شما را از مفاهیم پایه تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌ها همراهی می‌کند. در اینجا تنها به تعدادی از آن‌ها اشاره می‌کنیم:

  • مقدمه و مروری بر محاسبات موازی
  • مروری بر معماری کامپیوترهای موازی
  • معرفی مدل‌های موازی: SIMD و MIMD
  • آشنایی با خوشه‌های محاسباتی
  • معرفی MPI: مفاهیم و دستورات اولیه
  • پیاده‌سازی Hello World با MPI
  • ارتباطات Point-to-Point در MPI
  • ارتباطات Collective در MPI
  • آشنایی با OpenMP: مفاهیم و دستورات اولیه
  • مدیریت Threadها در OpenMP
  • بهینه‌سازی کدهای OpenMP
  • آشنایی با CUDA و GPU
  • برنامه‌نویسی CUDA: Kernelها و Device‌ها
  • انتقال داده‌ها بین CPU و GPU
  • آشنایی با کتابخانه‌های HPC (BLAS, LAPACK, FFTW)
  • بهینه‌سازی کد و Profile کردن
  • مدیریت حافظه در محیط‌های موازی
  • اشکال‌زدایی برنامه‌های موازی
  • مقدمه‌ای بر سیستم عامل‌های HPC (مانند لینوکس)
  • ابزارها و محیط‌های توسعه
  • کاربرد محاسبات موازی در شبیه‌سازی
  • کاربرد محاسبات موازی در تحلیل داده‌ها
  • کاربرد محاسبات موازی در هوش مصنوعی
  • امنیت و مدیریت داده‌ها در HPC
  • مروری بر سیستم‌های فایل توزیع‌شده
  • آشنایی با مفاهیم Cloud Computing
  • پروژه عملی: پیاده‌سازی یک شبیه‌سازی علمی
  • پروژه عملی: تحلیل داده‌های حجیم
  • ... (بیش از 70 سرفصل دیگر)

همین امروز در دوره ما ثبت‌نام کنید و قدمی بزرگ به سوی آینده‌ای درخشان در دنیای محاسبات سطح بالا بردارید! با ما تماس بگیرید و از تخفیف‌های ویژه ما بهره‌مند شوید!

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: Beginner Concurrency Distributed Systems High-Performance Computing HPC Large Scale Computing Optimization Parallel Computing Programming برنامه نویسی بهینه‌سازی سیستم های توزیع شده محاسبات موازی مقیاس بزرگ

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.