- الصفحة الرئيسية /
- الكتب /
- الكمبيوتر والتكنولوجيا /
- علوم الكمبيوتر /
- AI & Machine Learning /
- Neural Networks /
- الحوسبة الفائقة للذكاء الاصطناعي: الأسس والهن...
0 ratings
منتج #:
211422612
الحوسبة الفائقة للذكاء الاصطناعي: الأسس والهندسة المعمارية وتوسيع نطاق أعباء عمل
منتج #:
211422612
USD 66
Price Details
Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )
*All items will import from أمريكا
متوفر فى المخزون
مستورد من متجر USA
كمية:
اطلب الآن واحصل عليه حول Sunday, يوليو 12
معاملة آمنة
تعمل يوباي جاهدة لحماية أمنك وخصوصيتك. يضمن نظام أمان الدفع المتقدم لدينا السرية من خلال تشفير معلوماتك أثناء النقل باستخدام بروتوكولات AES (معايير التشفير المتقدمة) وSSL (طبقة المنافذ الآمنة). تفاصيل الدفع الخاصة بك آمنة بنسبة %100 لأننا لا نشارك تفاصيل الدفع الخاصة بك مع بائعين تابعين لجهات خارجية
أفضل شركائنا اللوجستيين
Supercomputing for Artificial Intelligence is a practical, systems-oriented guide to mastering the infrastructures, tools, and execution trade-offs involved in scaling deep learning systems.
شحن
سريع
استرجاع
مجاني*
تغليف أمن
منتجات أصلية %100
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of أمريكا store (110-120). Recommended power converters اشتري الآن.
مايفيد
الهندسة المعمارية المتقدمة
يستكشف البنى المتطورة المصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي، مما يعزز الكفاءة الحسابية والأداء لتطبيقات التعلم العميق، ويميزها عن موارد الحوسبة التقليدية.
حلول قابلة للتطوير
يوفر استراتيجيات لتوسيع نطاق أعباء عمل التعلم العميق، مما يمكّن الباحثين والمطورين من إدارة أحجام البيانات المتزايدة وتعقيدها بكفاءة، وهو أمر بالغ الأهمية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة.
الأسس الشاملة
يغطي المبادئ والأطر الأساسية للحوسبة الفائقة للذكاء الاصطناعي، ويزود المحترفين بالمعرفة الأساسية اللازمة للابتكار والتفوق في بيئات الحوسبة عالية الأداء.
تفاصيل المنتج
- When code is cheap, performance is expensive.Supercomputing for Artificial Intelligence is a systems-oriented guide to understanding what really happens when AI code runs at scale.Learn how to train deep learning models and LLMs on GPUs, clusters, and supercomputers—and how to reason about performance, scalability, and cost.Supercomputing for Artificial Intelligence is a practical, systems-oriented guide to mastering the infrastructures, tools, and execution trade-offs involved in scaling deep learning systems—from neural networks to large language models (LLMs).Designed for graduate students, AI researchers, data scientists, and engineers, this book bridges the gap between high-performance computing (HPC) and real-world AI applications. In an era where AI tools can generate entire training pipelines in minutes, the real engineering challenge has shifted from writing code to understanding performance, scalability limits, and cost. Whether you're working in academia, industry, or exploring advanced AI on your own, you'll find clear explanations and hands-on examples built around tools like PyTorch, CUDA, MPI, SLURM, and multi-GPU distributed training.With over 800 pages of rigorously tested content, this book develops the ability to reason about large-scale AI training through:The foundations of supercomputing and its role in AI workloadsPractical GPU programming with CUDA and distributed systemsParallel programming with MPI on modern clustersEfficient training of neural networks, CNNs, and TransformersPerformance optimization for deep learning at scaleDistributed training with PyTorch DistributedDataParallel (DDP)Building and scaling LLMs using real biomedical and NLP datasetsJupyter, Google Colab, and Hugging Face workflowsDeployment and inference strategies for modern LLMsAll source code, configuration files, and job scripts are available in a public GitHub repository. The material is field-tested through years of teaching and research at the Barcelona Supercomputing Center, and can be applied on local GPU setups, cloud platforms, and HPC clusters.This book is ideal for:Instructors looking for practical material for AI and HPC coursesStudents and professionals wanting to learn how to run AI at scaleEngineers transitioning from standard AI workflows to distributed environments and seeking system-level judgmentsResearchers working on LLMs and interested in reproducible pipelinesDo I need a supercomputer to use this book? Not at all. While some examples are run on large systems like MareNostrum, some code is designed to scale—from a single GPU to a full HPC node. You’ll find guidance for running experiments in Google Colab and containerized environments. The emphasis throughout is not on maximum scale, but on understanding when scaling makes sense—and when it does not.Whether you're teaching AI, training models at scale, or simply curious about the invisible infrastructure powering today’s most powerful AI systems, this book is your companion to understanding and leveraging supercomputing for artificial intelligence.This is not a book about writing code faster. It is about understanding what happens when that code runs—on GPUs, across nodes, under real resource constraints.What's inside:800+ pages of real-world content tested in supercomputing classroomsHands-on examples with PyTorch, CUDA, MPI, and SLURMFull GitHub access with ready-to-run scripts and datasetsWorkflows adapted for Google Colab, and HPC clusters
| الناشر | تم النشر بشكل مستقل |
| تاريخ النشر | 30 يوليو 2025 |
| لغة | الإنجليزية |
| طول الطباعة | 804 صفحة |
| ردمك -13 | 979-8319328359 |
| وزن العنصر | 3.1 جنيه (1.41 كجم) |
| الأبعاد | 7.44 × 1.82 × 9.69 بوصة ( 18.9 × 4.6 × 24.6 سم ) |
من يجب أن يشتري؟
-
باحثو الذكاء الاصطناعي
مثالي للباحثين الذين يركزون على تعزيز تقنيات التعلم العميق، والتي تتطلب موارد حسابية واسعة النطاق وبنيات متقدمة.
-
علماء البيانات
مفيد لعلماء البيانات الذين يتطلعون إلى تحسين نماذج التعلم العميق الخاصة بهم باستخدام استراتيجيات الحوسبة الفائقة لمجموعات البيانات الكبيرة.
-
طلاب الدراسات العليا
Perfect for graduate students specializing in artificial intelligence, providing foundational knowledge of supercomputing in AI applications.
-
المتعلمين العاديين
Not suitable for casual learners who want a simple introduction to AI without complex computational concepts.
-
المؤسسات الصغيرة
Small businesses may find the content unpractical, as it focuses on large-scale supercomputing which they may not need.
-
طلاب المرحلة الجامعية
قد يواجه الطلاب الجامعيون صعوبة في التعامل مع الموضوعات المتقدمة، مما يجعل هذا المورد أقل ملاءمة لتعلمهم الأساسي في مجال الذكاء الاصطناعي.
وصف المنتج
هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا
أسئلة وأجوبة العملاء
-
سؤال:
هل أحتاج إلى حاسوب عملاق لاستخدام هذا الكتاب؟
إجابه: لا، تم تصميم الكتاب ليعمل على أنظمة مختلفة، بدءًا من وحدات معالجة الرسومات الفردية وحتى عقد HPC. -
سؤال:
هل هذا الكتاب مناسب للمبتدئين في الذكاء الاصطناعي?
إجابه: نعم، فهو يقدم تفسيرات واضحة ويمكن للمتعلمين الوصول إليها على جميع المستويات. -
سؤال:
هل يمكنني الوصول إلى الكود المصدري والأمثلة عبر الإنترنت؟
إجابه: نعم، جميع أكواد المصدر وملفات التكوين متاحة في مستودع GitHub العام.
Neural Networks مراجعة تحريرية
لم يتم العثور على مراجعات تحريرية
مراجعات العملاء وتقييماتهم
5 تقييمات العملاء
-
5 نجمة
75%
-
4 نجمة
0%
-
3 نجمة
0%
-
2 نجمة
25%
-
1 نجمة
0%
أضف تقييم لهذا المنتج
شارك أفكارك مع عملاء آخرين
منصة موثوقة وثقة كاملة للمشتري
MT
Mohd
مشتري موثّق
“The product received very good packaging & safe…Thank You”
16 June 2026 · عبر Trustpilot
SJ
Shawati
مشتري موثّق
“Accurate delivery timing given”
16 June 2026 · عبر Trustpilot
YB
Youcef
مشتري موثّق
“Not madly expensive like I thought, and much quicker than promised.”
15 June 2026 · عبر Trustpilot
LM
Leila
مشتري موثّق
“Never dealt with Ubuy before, but everything worked out great. Seamless cross border purchasing and shipping. Thanks!”
6/7/2026 · عبر Trustpilot
KA
Kwame
مشتري موثّق
“The process was smooth, with clear communication and timelines. This was my 1st purchase and I am really impressed. I will definitely be coming back.”
12 June 2026 · عبر Trustpilot
الخروج الآمن
شحن عالمي
إسترجاع سهل
منتجات أصلية
تاريخ سعر المنتج
معلومات مهمة
- القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
- ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.
USD 66
اطلب الآن واحصل عليه حول Sunday, يوليو 12
هذا المنتج غير ممنوع في بلدي. (الرجاء الضغط على الرابط أعلاه إذا لم يكن هذا المنتج ممنوعاً في بلدك ، لذلك سيقوم فريقنا بمراجعته والسماح به.)
كمية:
معاملة آمنة
نوفر لك مدفوعات مشفّرة، وحماية متكاملة للمشتري، مع الالتزام بمعايير PCI DSS وشهادة ISO 27001:2022 لضمان أعلى مستويات الأمان في كل عملية شراء.
أفضل شركائنا اللوجستيين
أسرع توصيل عبر الحدود
المميزات والفوائد
- دليل شامل للحوسبة الفائقة بالذكاء الاصطناعي والتعلم العميق.
- ركز على الأدوات العملية مثل PyTorch وCUDA وMPI للتوسع.
- يغطي تحسين الأداء وتقنيات التدريب الموزعة.
- محتوى تم اختباره ميدانيًا ومصمم للطلاب والباحثين والمهندسين.
- يمكن الوصول إليها على جميع المستويات، بدءًا من إعدادات وحدة معالجة الرسومات الفردية وحتى أنظمة HPC الكبيرة.
- يتضمن كود المصدر والموارد للتعلم العملي.
ضمان Ubuy
تسوّق بثقة مع منتجات أصلية %100، ومدفوعات آمنة متوافقة مع معيار PCI DSS، وحماية بيانات معتمدة وفق ISO 27001، وشحن دولي سريع، وإرجاع مجاني*، وتغليف آمن لكل طلب.