اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی پردازش‌های IoT Edge با ARM NEON؛ از SIMD و Intrinsics تا شتاب‌دهی بینایی ماشین، سیگنال و هوش مصنوعی

کتاب بهینه‌سازی پردازش‌های IoT Edge با ARM NEON؛ از SIMD و Intrinsics تا شتاب‌دهی بینایی ماشین، سیگنال و هوش مصنوعی

تگ‌ها: ARM Architecture ARM NEON ARM SIMD C Programming C++ Optimization Edge AI Edge Computing IoT Edge IoT Optimization NEON Intrinsics SIMD Programming اینترنت اشیا بهینه‌سازی ARM پردازش برداری پردازش لبه‌ای

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی پردازش‌های IoT Edge با ARM NEON؛ از SIMD و Intrinsics تا شتاب‌دهی بینایی ماشین، سیگنال و هوش مصنوعی

موضوع کلی: بهینه‌سازی نرم‌افزار و محاسبات لبه‌ای در معماری ARM

موضوع میانی: پردازش برداری و بهینه‌سازی SIMD با ARM NEON برای سیستم‌های Edge و IoT

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی محاسبات Edge در سامانه‌های IoT مبتنی بر ARM
  • 2. نقش بهینه‌سازی نرم‌افزار در دستگاه‌های IoT Edge
  • 3. مفهوم SIMD و پردازش موازی داده‌ها
  • 4. معماری ARM Advanced SIMD و جایگاه NEON
  • 5. ساختار رجیسترهای NEON و بردارهای 64 و 128 بیتی
  • 6. انواع داده‌های عددی قابل پردازش در NEON
  • 7. تفاوت پردازش Scalar و Vector در برنامه‌های IoT
  • 8. AArch32 و AArch64 در توسعه نرم‌افزارهای NEON
  • 9. شناخت Cortex-A و کاربرد آن در Edge Computing
  • 10. آماده‌سازی محیط توسعه C/C++ برای ARM NEON
  • 11. استفاده از arm_neon.h و ARM NEON Intrinsics
  • 12. تشخیص قابلیت NEON در زمان کامپایل
  • 13. تنظیم Compiler و Target Architecture برای NEON
  • 14. آشنایی با انواع Vector Typeهای NEON
  • 15. بارگذاری و ذخیره داده‌های برداری
  • 16. Load و Store متوالی در NEON
  • 17. مدیریت Alignment و دسترسی به حافظه
  • 18. بهینه‌سازی Cache و Memory Access در پردازش برداری
  • 19. Prefetching و کاهش تأخیر دسترسی به حافظه
  • 20. عملیات جمع و تفریق برداری در NEON
  • 21. عملیات ضرب و تقسیم و محاسبات برداری
  • 22. عملیات منطقی و بیتی روی Vectorها
  • 23. Shift و Rotate در پردازش‌های NEON
  • 24. مقایسه و تولید Maskهای برداری
  • 25. عملیات Min و Max روی داده‌های برداری
  • 26. عملیات Saturation و Arithmetic اشباع‌شده
  • 27. تبدیل نوع داده‌ها و Widening و Narrowing
  • 28. تبدیل Integer و Floating Point در NEON
  • 29. عملیات Vector-by-Scalar و Vector-by-Lane
  • 30. عملیات Reduction و جمع عناصر Vector
  • 31. عملیات Pairwise و Cross-Lane
  • 32. Permutation و Rearrangement داده‌های برداری
  • 33. Transpose و Interleave در NEON
  • 34. پیاده‌سازی حلقه‌های SIMD با NEON Intrinsics
  • 35. Vectorization حلقه‌های پردازشی برای Edge Devices
  • 36. تشخیص الگوهای مناسب برای NEON Optimization
  • 37. مدیریت Tail Data و عناصر باقی‌مانده در حلقه‌های برداری
  • 38. Vectorization حلقه‌های دارای شرط و Branch
  • 39. کاهش Branch و Control Dependency در کدهای SIMD
  • 40. Auto-Vectorization کامپایلر در ARM
  • 41. مقایسه Auto-Vectorization و NEON Intrinsics
  • 42. بررسی Assembly تولیدشده توسط کامپایلر
  • 43. تحلیل Instruction و Register Allocation در کدهای NEON
  • 44. اندازه‌گیری Performance پیش از بهینه‌سازی
  • 45. Benchmarking صحیح برنامه‌های IoT Edge
  • 46. استفاده از Profiling برای یافتن Hotspotهای پردازشی
  • 47. اندازه‌گیری Latency و Throughput در Edge Applications
  • 48. تحلیل مصرف CPU و انرژی پس از NEON Optimization
  • 49. بهینه‌سازی مصرف انرژی در دستگاه‌های محدود IoT
  • 50. بهینه‌سازی پردازش داده‌های Sensor با NEON
  • 51. پردازش سریع آرایه‌های داده حسگرها
  • 52. فیلترهای عددی و پردازش سیگنال با NEON
  • 53. پیاده‌سازی FIR Filter با ARM NEON
  • 54. پیاده‌سازی Convolution یک‌بعدی با NEON
  • 55. پردازش تصویر در Edge با ARM NEON
  • 56. بهینه‌سازی عملیات Pixel و Image Buffer
  • 57. تبدیل فرمت‌های تصویری با NEON
  • 58. RGB و YUV Conversion با NEON
  • 59. Thresholding و عملیات Pixel-wise با NEON
  • 60. Convolution دوبعدی و فیلترهای تصویری با NEON
  • 61. محاسبه Histogram با SIMD
  • 62. پردازش سریع داده‌های صوتی با NEON
  • 63. بهینه‌سازی Audio DSP برای دستگاه‌های Edge
  • 64. Vectorization عملیات Matrix و Tensor
  • 65. بهینه‌سازی Matrix Multiplication با NEON
  • 66. پردازش برداری برای الگوریتم‌های Computer Vision
  • 67. شتاب‌دهی پیش‌پردازش مدل‌های Machine Learning
  • 68. بهینه‌سازی عملیات Quantized و Integer در Edge AI
  • 69. بهینه‌سازی Neural Network Kernelهای سبک با NEON
  • 70. بهینه‌سازی Dot Product و عملیات MAC
  • 71. پردازش داده‌های Int8 و Int16 برای Edge AI
  • 72. بهینه‌سازی عملیات Floating Point در مدل‌های Edge
  • 73. ترکیب NEON با کتابخانه‌های بهینه‌سازی عددی
  • 74. استفاده از NEON در OpenCV و پردازش تصویر
  • 75. بهینه‌سازی Kernelهای محاسباتی در کتابخانه‌های C/C++
  • 76. مهاجرت کد SIMD از x86 SSE/AVX به ARM NEON
  • 77. استفاده از SIMDe برای قابل‌حمل‌کردن کدهای SIMD
  • 78. طراحی کد قابل‌حمل بین ARM و x86
  • 79. Feature Detection و اجرای نسخه مناسب کد
  • 80. طراحی Fallback برای سخت‌افزارهای فاقد قابلیت موردنیاز
  • 81. مقایسه NEON با SVE و SVE2 در Edge Computing
  • 82. انتخاب NEON در برابر Auto-Vectorization و سایر روش‌ها
  • 83. بهینه‌سازی End-to-End یک Pipeline پردازش IoT Edge
  • 84. پروژه عملی شتاب‌دهی پردازش Sensor با NEON
  • 85. پروژه عملی بهینه‌سازی Image Processing روی ARM Edge
  • 86. پروژه عملی بهینه‌سازی Kernel هوش مصنوعی با NEON
  • 87. پروژه نهایی Benchmark و بهینه‌سازی یک اپلیکیشن IoT Edge

📚 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

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.