CUDA Programming Masterclass 2026: NVIDIA GPU Computing

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

إتقان برمجة CUDA وإطلاق العنان للقوة الكاملة لحوسبة NVIDIA GPU من خلال تعلم كيفية تصميم التطبيقات عالية الأداء وتطويرها وتحسينها وتسريعها باستخدام تقنيات برمجة GPU الحديثة. يتزايد الطلب على مهارات حوسبة GPU بسرعة حيث تعتمد الصناعات على تسريع GPU للذكاء الاصطناعي (AI)، والتعلم الآلي، والتعلم العميق، ورؤية الكمبيوتر، والحوسبة العلمية، ومعالجة البيانات، والمحاكاة، والحوسبة عالية الأداء (HPC). تعد NVIDIA CUDA واحدة من أكثر الأنظمة الأساسية استخدامًا على نطاق واسع لتسخير إمكانات المعالجة المتوازية الهائلة لوحدات معالجة الرسومات. تأخذك هذه الدورة الشاملة من أساسيات حوسبة GPU إلى تقنيات تحسين CUDA المتقدمة. سواء كنت جديدًا تمامًا في برمجة GPU أو تتطلع إلى تعزيز معرفتك الحالية بـ CUDA، فسوف تتعلم خطوة بخطوة كيفية عمل وحدات معالجة الرسومات NVIDIA، وكيف ينفذ CUDA أحمال العمل المتوازية، وكيفية كتابة تطبيقات فعالة لتسريع GPU. ستبدأ بفهم الاختلافات بين حوسبة وحدة المعالجة المركزية وحوسبة GPU، وبنية GPU، ومفاهيم برمجة CUDA، ونموذج التنفيذ المتوازي. من هناك، ستتقدم إلى موضوعات متقدمة بما في ذلك التسلسل الهرمي لذاكرة وحدة معالجة الرسومات، وتحسين الذاكرة المشتركة، ودمج الذاكرة، وتحليل الإشغال، وتحسين النواة، و Tensor Cores، وتقنيات ضبط أداء وحدة معالجة الرسومات الاحترافية. على عكس العديد من دورات CUDA التي تركز فقط على بناء الجملة الأساسي أو المفاهيم النظرية، تركز هذه الدورة على التنفيذ العملي. يتم شرح كل مفهوم رئيسي من خلال الأمثلة العملية، وتمارين الترميز، وعروض التحسين، ومشاريع CUDA الحقيقية المصممة لبناء فهمك وثقتك. ستتعلم طوال هذه الدورة التدريبية كيفية:

• إتقان برمجة CUDA بدءًا من أساسيات المبتدئين وحتى تقنيات تحسين وحدة معالجة الرسومات المتقدمة.
• فهم بنية وحدة معالجة الرسومات NVIDIA، بما في ذلك المعالجات المتعددة المتدفقة ونواة CUDA والتسلسل الهرمي للذاكرة ونموذج التنفيذ وأداء وحدة معالجة الرسومات الخصائص.
• تعرف على كيفية تحقيق وحدات معالجة الرسومات للتوازي الهائل من خلال الخيوط، وكتل الخيوط، والشبكات، والاعوجاج، والمزامنة.
• قم ببناء تطبيقات GPU المسرّعة باستخدام مفاهيم برمجة CUDA والتقنيات القياسية الصناعية.
• فهم كيفية تصميم خوارزميات متوازية فعالة لأحمال عمل حوسبة وحدة معالجة الرسومات.
• العمل مع أنظمة ذاكرة وحدة معالجة الرسومات بما في ذلك الذاكرة العالمية، والذاكرة المشتركة، والذاكرة الثابتة، وسلوك ذاكرة التخزين المؤقت، والوصول المحسن إلى الذاكرة. الأنماط.
• تحسين أداء التطبيق باستخدام دمج الذاكرة، والذاكرة المشتركة، وتحسين الإشغال، وضبط أداء kernel.
• تنفيذ خوارزميات GPU المهمة بما في ذلك عمليات المتجهات، ومضاعفة المصفوفات، والخوارزميات المتجانبة، والتخفيضات، والعمليات الذرية، والبرمجة على مستوى الالتواء.
• مقارنة تطبيقات CUDA المحسنة مع أساليب وحدة المعالجة المركزية التقليدية وفهم تحسينات الأداء.
• تسريع أعباء عمل Python باستخدام أدوات حوسبة GPU مثل CuPy وNumba ونواة CUDA المخصصة.
• استكشف NVIDIA Tensor Cores وافهم كيف يدعم تسريع GPU أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الحديثة.
• تعرف على استراتيجيات تحديد ملفات تعريف GPU وقياس الأداء وتصحيح الأخطاء والتحسين المستخدمة من قبل مطوري CUDA المحترفين.

تغطية مفاهيم برمجة CUDA المتقدمة تتجاوز هذه الدورة أساسيات CUDA وتستكشف التقنيات المهمة المستخدمة في تطبيقات GPU الحقيقية. بما في ذلك:

• نواة CUDA وتكوين التنفيذ
• الخيوط والكتل والشبكات والالتواءات
• تصميم الخوارزمية المتوازية
• التسلسل الهرمي لذاكرة وحدة معالجة الرسومات
• تحسين الذاكرة المشتركة
• الاستخدام المستمر للذاكرة
• تحسين ذاكرة التخزين المؤقت
• دمج الذاكرة
• تبديل المصفوفة التحسين
• تحليل الإشغال
• تقنيات المزامنة
• العمليات الذرية
• خوارزميات الاختزال
• عمليات Warp shuffle
• تسريع cuBLAS
• تحسين أداء وحدة معالجة الرسومات

لا تقتصر برمجة وحدة معالجة الرسومات باستخدام برمجة PythonGPU على CUDA C++ ذات المستوى المنخفض. تقدم هذه الدورة أيضًا مسارات عمل عملية لتسريع GPU Python، بما في ذلك:

• تسريع CUDA باستخدام CuPy
• كتابة نواة GPU مخصصة باستخدام Numba
• فهم سير عمل حوسبة GPU المستندة إلى Python
• تطبيق تقنيات تسريع GPU على أعباء العمل الحسابية

مشاريع CUDA العملية والتطبيقات العملية طوال الدورة التدريبية، ستكتسب خبرة عملية من خلال بناء و تحسين تطبيقات GPU الحقيقية، بما في ذلك:

• مشاريع CUDA المصغرة
• تطبيقات تصفية صور GPU
• مشاريع تحسين مضاعفة المصفوفات
• أمثلة تحسين ذاكرة CUDA
• مشاريع تسريع Python GPU
• نوى CUDA المخصصة باستخدام Numba
• تمارين البرمجة المتوازية
• تحديات أداء CUDA
• برمجة GPU العملية المشاكل

تساعدك هذه المشاريع على فهم ليس فقط كيفية عمل CUDA، ولكن أيضًا كيفية تطبيق تقنيات حوسبة GPU على مشاكل العالم الحقيقي. لماذا تتعلم برمجة CUDA وGPU؟ تتطلب البرامج الحديثة بشكل متزايد قوة حسابية هائلة. من تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي إلى معالجة مجموعات البيانات الكبيرة وتشغيل عمليات المحاكاة العلمية، توفر وحدات معالجة الرسوميات إمكانية المعالجة المتوازية اللازمة للتطبيقات كثيرة المتطلبات اليوم. من خلال تعلم برمجة CUDA، تكتسب مهارات ذات قيمة في مجالات مثل:

• الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
• تسريع التعلم العميق
• رؤية الكمبيوتر
• الروبوتات
• الحوسبة العلمية
• الحوسبة المالية
• البيانات المعالجة
• المحاكاة
• الحوسبة عالية الأداء (HPC)
• تطوير البرامج المسرَّعة باستخدام وحدة معالجة الرسومات

بحلول نهاية هذه الدورة، ستكون لديك المعرفة والخبرة العملية لتصميم تطبيقات GPU عالية الأداء وتطويرها وتحسينها وتصحيح أخطاءها باستخدام NVIDIA CUDA. وسوف تفهم كيفية عمل وحدات معالجة الرسومات الحديثة، وكيفية إنشاء برامج متوازية فعالة، وكيفية تطبيق تقنيات تسريع GPU لحل المشكلات المكثفة حسابيًا في تطبيقات العالم الحقيقي.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)