اکسپرس 24
کتاب برداری‌سازی پیشرفته برای پردازنده‌های CPU و GPU

کتاب برداری‌سازی پیشرفته برای پردازنده‌های CPU و GPU

تگ‌ها: AVX C++ code optimization CPU CUDA GPU NumPy optimization parallel computing performance Python SciPy SIMD SSE vectorization

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 برداری‌سازی پیشرفته برای پردازنده‌های CPU و GPU

موضوع کلی: محاسبات高性能

موضوع میانی: بهینه‌سازی کد و معماری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر برداری‌سازی و محاسبات موازی
  • 2. مفاهیم اساسی SIMD (Single Instruction, Multiple Data)
  • 3. بررسی معماری‌های CPU و GPU برای برداری‌سازی
  • 4. معرفی دستورالعمل‌های SIMD در CPU (SSE, AVX, AVX2, AVX-512)
  • 5. معرفی CUDA و معماری GPU برای برداری‌سازی
  • 6. برداری‌سازی حلقه‌ها: روش‌ها و تکنیک‌ها
  • 7. تبدیل حلقه‌های for به عملیات برداری
  • 8. استفاده از کتابخانه‌های برداری‌سازی (مانند Eigen, BLAS, LAPACK)
  • 9. برداری‌سازی عملیات ریاضی پایه (جمع، تفریق، ضرب، تقسیم)
  • 10. برداری‌سازی توابع ریاضی پیچیده‌تر (sin, cos, log, exp)
  • 11. برداری‌سازی عملیات بر روی آرایه‌ها و ماتریس‌ها
  • 12. بررسی روش‌های کاهش سربار (Overhead) در برداری‌سازی
  • 13. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه برای برداری‌سازی (Data Alignment)
  • 14. بررسی تاثیر اندازه بلوک داده بر عملکرد برداری‌سازی
  • 15. بررسی تکنیک‌های Loop Unrolling و Loop Fusion
  • 16. برداری‌سازی الگوریتم‌های مرتب‌سازی (Sorting)
  • 17. برداری‌سازی الگوریتم‌های جستجو (Searching)
  • 18. برداری‌سازی الگوریتم‌های فیلترینگ (Filtering)
  • 19. برداری‌سازی الگوریتم‌های تبدیل تصویر (Image Processing)
  • 20. برداری‌سازی الگوریتم‌های پردازش سیگنال (Signal Processing)
  • 21. برداری‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 22. استفاده از کتابخانه cuBLAS برای عملیات جبری خطی در GPU
  • 23. استفاده از کتابخانه cuFFT برای تبدیل فوریه سریع در GPU
  • 24. بررسی روش‌های انتقال داده بین CPU و GPU
  • 25. بهینه‌سازی انتقال داده بین CPU و GPU
  • 26. بررسی تاثیر حافظه Cache بر عملکرد برداری‌سازی
  • 27. بررسی روش‌های استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory) در GPU
  • 28. بررسی روش‌های کاهش Divergence در GPU
  • 29. بررسی روش‌های استفاده از Stream و Concurrent Execution در CUDA
  • 30. بررسی ابزارهای پروفایلینگ برای برداری‌سازی (مانند Intel VTune Amplifier, NVIDIA Nsight)
  • 31. بررسی روش‌های دیباگینگ کد برداری‌سازی شده
  • 32. بررسی نمونه‌های عملی برداری‌سازی در کاربردهای مختلف
  • 33. بررسی نمونه‌های کد برداری‌سازی شده به زبان C++
  • 34. بررسی نمونه‌های کد برداری‌سازی شده به زبان Python (NumPy, SciPy)
  • 35. بررسی تاثیر کامپایلر بر عملکرد برداری‌سازی
  • 36. بررسی روش‌های استفاده از Auto-Vectorization
  • 37. بررسی روش‌های دستی (Manual) برداری‌سازی
  • 38. بررسی روش‌های استفاده از OpenMP برای برداری‌سازی
  • 39. بررسی روش‌های استفاده از TBB (Threading Building Blocks) برای برداری‌سازی
  • 40. بررسی روش‌های استفاده از SYCL برای برداری‌سازی
  • 41. بررسی روش‌های استفاده از CUDA برای برداری‌سازی
  • 42. مقایسه عملکرد برداری‌سازی در CPU و GPU
  • 43. بررسی آینده برداری‌سازی و معماری‌های جدید
  • 44. بهینه‌سازی برداری‌سازی برای حافظه‌های غیرهمگن (Heterogeneous Memory)
  • 45. بررسی تاثیر SIMT (Single Instruction, Multiple Threads) در GPU
  • 46. بررسی روش‌های مدیریت حافظه در GPU برای برداری‌سازی
  • 47. بررسی روش‌های استفاده از Tensor Cores در GPU
  • 48. بررسی روش‌های استفاده از Ray Tracing در GPU
  • 49. بررسی روش‌های برداری‌سازی برای شبکه‌های عصبی
  • 50. بررسی روش‌های برداری‌سازی برای پردازش زبان طبیعی
  • 51. بررسی روش‌های برداری‌سازی برای بینایی ماشین
  • 52. بررسی روش‌های برداری‌سازی برای رباتیک
  • 53. بررسی روش‌های برداری‌سازی برای شبیه‌سازی فیزیک
  • 54. بررسی روش‌های برداری‌سازی برای محاسبات مالی
  • 55. بررسی روش‌های برداری‌سازی برای داده‌کاوی

📚 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.