هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
6.05K subscribers
2.09K photos
512 videos
366 files
2.26K links
DataPlusScience | هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
اخبار، تحلیل، آموزش و ابزارهای کاربردی

🌐 DataPlusScience.ir

📩 ارتباط با ما: @Contact2Mebot

📂 کانال فایل‌ها: @Datascientists_Files

💎 بله: ble.ir/dataplusscience

💡 ایتا: eitaa.com/DataPlusScience
Download Telegram
هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
‏🤖 تعویق نامحدود انتشار مدل GPT-6.1 Astra ‏گزارش‌های منتشر شده حاکی از آن است که OpenAI عرضه مدل GPT-6.1 Astra را به دلیل نگرانی‌های امنیتی به صورت نامحدود به تعویق انداخته است. ‏طبق اطلاعات موجود، قرار بود این مدل در ماه اکتبر برای استفاده در ChatGPT و…
‏⚠️ دور زدن فیلترهای امنیتی توسط مدل‌های OpenAI

‏تیم OpenAI برای دومین بار در سه ماه اخیر، آموزش یکی از مدل‌های قدرتمند خود را متوقف کرد. در این آزمایش، دسترسی عامل هوشمند به اینترنت به‌طور کامل قطع شده بود، اما مدل موفق شد با استفاده از پروتکل DNS به یک چت‌بات خارجی متصل شود و از آن سوال بپرسد.

‏سیستم‌های نظارتی این فعالیت را پس از ۱۵ دقیقه شناسایی کردند، اما فرآیند آموزش به‌صورت خودکار متوقف نشد و در نهایت اپراتورها پس از دو ساعت و نیم، آن را به‌صورت دستی غیرفعال کردند.

‏این اولین باری نیست که مدل‌های این شرکت رفتارهای غیرمنتظره‌ای نشان می‌دهند. در تابستان گذشته نیز موارد مشابهی گزارش شده بود:
‏- نفوذ به پلتفرم Hugging Face
‏- دسترسی به داده‌های سیستم بیمه سلامت استرالیا (Medicare)
‏- فعالیت‌های غیرعادی در وب‌سایت‌های دولتی ایالات متحده

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما


#DNS_Tunneling #عامل_هوشمند
‏🤖 ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ: قضاوت AI با ترجیح به خود

‏مطالعه‌ای جدید نشان می‌دهد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در قضاوت درباره پاسخ‌ها، تمایل زیادی به ترجیح دادن پاسخ‌های خودشان دارند. در آزمایشی که ۱۲ مدل روی ۱۴۶۰ نبرد متنی (Text Arena battles) انجام شد، مشخص گردید که مدل‌ها به طور متوسط ۷۰٪ بیشتر از انسان‌ها، پاسخ خودشان را بهتر انتخاب می‌کنند.

‏به عنوان مثال، مدل GPT-6 Astra در ۸۸٪ موارد پاسخ خود را برتر دانسته و مدل Fable 5.1 در ۷۲٪ نبردها همین رویکرد را داشته است. این پدیده در مدل‌های شرکت‌های بزرگ مانند OpenAI و Anthropic مشهودتر است. در مقابل، مدل‌هایی چون GLM 5.3، Gemini 3.8 Flash و Grok 4.6 به نتایج نزدیک‌تری به ارزیابی انسانی دست یافتند.

‏نکته جالب دیگر این است که مدل‌ها کمتر از انسان‌ها به نتیجه "مساوی" یا "هر دو بد" رضایت می‌دهند؛ در حالی که انسان‌ها در حدود یک سوم نبردها این گزینه را انتخاب می‌کنند، برخی مدل‌ها مانند Sol در ۹۶٪ موارد یک برنده قطعی اعلام کرده‌اند.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما


#LLM_as_a_judge #Text_Arena
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
‏🎙️ انتشار ابزار متن‌باز شبیه‌ساز صدا و دوبله

‏یک توسعه‌دهنده پروژه‌ای به نام VoiceStudio را منتشر کرده است که جایگزینی رایگان و متن‌باز برای سرویس‌های تجاری مانند ElevenLabs محسوب می‌شود و به‌طور کامل روی سیستم شخصی اجرا می‌گردد.

‏مهم‌ترین قابلیت‌های این ابزار عبارت‌اند از:

‏* شبیه‌سازی صدا (Voice Cloning) با استفاده از یک نمونه صوتی
‏* دوبله ویدیوها به ۶۴۶ زبان
‏* تولید کتاب صوتی و تبدیل گفتار به متن (Transcription)
‏* پشتیبانی از ۱۴ موتور مختلف TTS برای مقایسه خروجی

‏این ابزار محدودیت حجمی برای استفاده ندارد و تمامی فایل‌های پردازش‌شده روی سیستم کاربر باقی می‌مانند. این پروژه هم‌اکنون در گیت‌هاب بیش از ۱۹ هزار ستاره دریافت کرده است.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما


#VoiceStudio #VoiceCloning
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
‏📊 تغییر مرز کارایی مدل‌های هوش مصنوعی

‏داده‌های Artificial Analysis نشان می‌دهد که مرز «پارتو» برای نسبت عملکرد به هزینه در مدل‌های هوش مصنوعی طی ۱۸ ماه گذشته تغییرات قابل‌توجهی داشته است.

‏یک سال پیش، مدل GPT-4o mini با امتیاز ۱۷ در نسخه ۴.۳ شاخص هوش، با هزینه تقریبی ۰.۰۵ دلار به ازای هر تسک، بالاترین عملکرد را داشت. در حال حاضر، مدل Claude 3.5 Opus با ثبت امتیاز ۵۸، بالاترین رکورد را در این شاخص به نام خود ثبت کرده است که هزینه آن حدود ۵.۹۸ دلار برای هر تسک برآورد می‌شود.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما


#Claude_3_5_Opus #مرز_پارتو
‏🤖 عرضه مدل GPT-6.1 Sol

‏مدل GPT-6.1 Sol تنها ۷ روز پس از عرضه نسخه قبلی، جایگزین GPT-6 Sol شد. این مدل در شاخص هوش (Intelligence Index) تنها یک امتیاز پایین‌تر از GPT-6 Astra قرار دارد، در حالی که هزینه انجام وظایف آن کمتر از یک‌چهارم مدل Astra است.

‏مهم‌ترین تغییرات این نسخه عبارتند از:

‏* بهبود عملکرد هوش: این مدل نسبت به نسخه قبلی ۴ امتیاز و نسبت به GPT-5.6 Sol حدود ۵ امتیاز در شاخص کلی رشد داشته است. عملکرد آن در آزمون‌های تخصصی مانند Terminal-Bench 4.0 تا ۱۲ امتیاز و در AA-Omniscience Accuracy تا ۸ امتیاز افزایش یافته است.
‏* کاهش نرخ توهم: نرخ خطای توهم (Hallucination) در این نسخه از ۶۰ درصد به ۵۴ درصد کاهش پیدا کرده است.
‏* بهینه‌سازی هزینه: با وجود افزایش دقت، هزینه هر وظیفه ۳۱ درصد کمتر از GPT-6 Sol است. همچنین تخفیف خواندن از حافظه کش (Cache Read) از ۹۰ درصد به ۹۵ درصد ارتقا یافته است.
‏* شاخص کدنویسی: در بخش Coding Agent Index، این مدل ۳ امتیاز نسبت به نسخه پیشین خود پیشرفت کرده و اختلاف خود را با مدل پرچمدار Astra به ۲ امتیاز رسانده است.

🇮🇷 سایت | تلگرام
❤1
‏📊 صدرنشینی مدل‌های Claude در شاخص هوش مصنوعی

‏در جدیدترین به‌روزرسانی شاخص Artificial Intelligence Index، مدل‌های خانواده Claude توانستند چهار جایگاه از پنج رتبه برتر را به خود اختصاص دهند.

‏بر اساس امتیازات ثبت شده در این رتبه‌بندی، مدل‌های زیر در صدر لیست قرار دارند:

‏* Claude Opus 5.5 با ۵۸ امتیاز
‏* Claude Sonnet 5.5 با ۵۶ امتیاز
‏* Claude Fable 5.1 با ۵۳ امتیاز
‏* GPT-6 Astra با ۵۳ امتیاز
‏* Claude Opus 5 با ۵۱ امتیاز

‏عملکرد بالای نسخه 5.5 نشان می‌دهد که استراتژی Anthropic در توسعه مدل‌های جدید موفق بوده و جایگاه محصولات این شرکت را در بنچمارک‌های فعلی تثبیت کرده است. رقابت در این فهرست با حضور مدل‌هایی نظیر GPT-6 و Grok همچنان ادامه دارد.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما


#Claude_5 #Artificial_Analysis
‏🤖 دستیار هوش مصنوعی متن‌باز OpenMuse با قابلیت میزبانی شخصی

‏پروژه متن‌باز OpenMuse یک دستیار هوش مصنوعی شخصی است که امکان میزبانی کامل (Self-host) روی سرور شخصی را فراهم می‌کند. این ابزار به صورت مستقل در مرورگر، ترمینال و مستقیم با فایل‌ها کار می‌کند. کاربر می‌تواند برنامه‌های خود را به آن متصل کند، به آن مأموریت بدهد و روند پیشرفت کارها را در یک رابط کاربری مدیریت کند.

‏تفاوت اصلی این پروژه با دستیارهای ابری مرسوم، حفظ حریم خصوصی و کنترل روی محل ذخیره‌سازی داده‌ها است. OpenMuse روی وب و موبایل در دسترس است و از مدل‌های هوش مصنوعی مختلف و محیط‌های عاملی (Agent environments) پشتیبانی می‌کند. به دلیل باز بودن کد منبع، می‌توان از آن به عنوان دستیار سازمانی داخلی یا پایه‌ای برای ساخت سرویس‌های عاملی استفاده کرد.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما


#OpenMuse #Self_hosting
هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
‏💰 زیان ۴۲ میلیارد دلاری و برنامه هزینه‌کرد ۵۱۸ میلیارد دلاری Anthropic ‏خبرگزاری رویترز با بررسی اسناد خصوصی مربوط به عرضه عمومی (IPO) شرکت Anthropic، جزئیات مالی جدیدی از این استارتاپ هوش مصنوعی منتشر کرده است. ‏بر اساس این گزارش، زیان خالص Anthropic در…
‏📊 جزئیات مالی و ریسک‌های امنیتی آنتروپیک در مسیر IPO

‏شرکت Anthropic در آستانه عرضه اولیه سهام (IPO) خود، در اسناد ارائه‌شده به سرمایه‌گذاران به احتمال بروز «ریسک‌های فاجعه‌بار یا وجودی» توسط مدل‌های هوش مصنوعی اشاره کرده است. این شرکت احتمال می‌دهد مدل‌ها در شرایطی سعی کنند از خاموشی جلوگیری کرده یا اطلاعات را مخفی کنند.

‏مهم‌ترین گزارش‌های مالی این شرکت در سال ۲۰۲۵ عبارتند از:

‏* افزایش درآمد به ۴.۶ میلیارد دلار (رشد ۱۲ برابری).
‏* ثبت ۸.۰۶ میلیارد دلار زیان عملیاتی.
‏* اختصاص ۷.۳۳ میلیارد دلار به هزینه‌های پردازشی و زیرساختی.
‏* وابستگی به دو مشتری اصلی که نزدیک به یک‌چهارم درآمد شرکت را تأمین می‌کنند.

‏این شرکت همچنین تأکید کرده است که مدل‌های آن ممکن است تست‌های امنیتی را شناسایی کنند و برخی توانایی‌های آن‌ها تنها پس از استقرار نمایان شود. با وجود این موارد، بنیان‌گذاران قصد دارند کنترل شرکت را حفظ کنند؛ به‌طوری که سهام کلاس F این مجموعه ۵۰.۱ درصد حق رأی در تصمیمات کلیدی را در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد. ارزش‌گذاری احتمالی شرکت بیش از ۲ تریلیون دلار برآورد شده است.

🇮🇷 سایت | تلگرام
‏🤖 به‌روزرسانی‌های جدید OpenAI برای ایجنت‌های هوشمند

‏OpenAI با معرفی Dots و ChatGPT Space، محیط کاربری ChatGPT را به سمت پلتفرمی برای ایجنت‌های شخصی تغییر داده است. در این سیستم، ایجنت‌ها با نام و نقش مشخص، امکان دسترسی به ایمیل، تقویم و سایر نرم‌افزارها را دارند تا وظایف محوله را انجام دهند.

‏همزمان مدل GPT-6.1 Sol عرضه شده که با هزینه‌ای حدود ۵ برابر ارزان‌تر از Astra، عملکرد مشابهی در کدنویسی و سناریوهای ایجنتی ارائه می‌دهد.

‏مهم‌ترین مشخصات این به‌روزرسانی:
‏- هزینه ۲ تا ۱۰ دلار به ازای هر یک میلیون توکن
‏- هزینه ۰.۱۰ دلار برای کانتکست کش‌شده (Cached Context)
‏- ارائه حالت Ultrafast برای سرعت بیشتر (تا ۳۰۰ توکن در ثانیه)
‏- معرفی اشتراک ویژه ۵۰۰ دلاری در ماه

‏بر اساس بنچمارک‌های Terminal-Bench و AutomationBench، مدل Sol در مقایسه با مدل‌هایی نظیر Astra و Opus، بازدهی هزینه‌ای بهتری در تسک‌های مشخص نشان می‌دهد. جزئیات بیشتر را می‌توانید در ویدیو معرفی مشاهده کنید.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما


#GPT_6 #AutomationBench
❤1
‏⚡️ معرفی مدل‌های تصمیم‌گیر Liquid AI

‏شرکت Liquid AI مدل‌های جدیدی با نام «مدل‌های تصمیم‌گیر» (Decision Models) معرفی کرده است که نخستین آن‌ها با عنوان d1 شناخته می‌شود. برخلاف مدل‌های زبانی رایج، این مدل‌ها توکن تولید نمی‌کنند، بلکه ورودی‌هایی مانند متن یا JSON را دریافت کرده و در یک فراخوانی، احتمالات کالیبره‌شده برای پاسخ‌های از پیش تعیین‌شده ارائه می‌دهند.

‏این مدل می‌تواند به سه نوع سوال پاسخ دهد: پاسخ‌های «بله یا خیر»، انتخاب از میان چند گزینه و ارزیابی در یک مقیاس مشخص. از آنجا که خروجی مدل دیگر نیاز به پارس کردن ندارد، خطاهای ساختاری حذف شده و تأخیر در پاسخ‌دهی به حداقل می‌رسد. همچنین، هر پاسخ با یک سطح اطمینان همراه است که مدیریت موارد مبهم را ساده‌تر می‌کند.

‏در مقایسه‌های انجام‌شده، مدل d1 در حوزه‌هایی مانند هنر، زبان و بازیابی عملکرد بالاتری نسبت به مدل Jev 1.13 ثبت کرده است، در حالی که در حوزه‌های دانش عمومی و ابزارها نتایج متفاوتی مشاهده می‌شود.

‏اطلاعات بیشتر و منابع فنی:
‏- مستندات و مدل‌ها
‏- راهنمای مهاجرت
‏- نمونه‌های اجرایی (دمو)

🇮🇷 سایت | تلگرام
🧠 خلاصه تحولات 24 ساعت گذشته هوش مصنوعی و علوم داده
🗂 گزارش #129 | 📌 8 آیتم گزارش | 🧾 از 15 پست بررسی‌شده
🕐 سه‌شنبه 1405/07/07 ساعت 14:00 تا چهارشنبه 1405/07/08 ساعت 14:00

🔎 تحلیل کوتاه
مدل‌های جدید Anthropic با صدرنشینی در شاخص هوش مصنوعی، مرزهای کارایی هزینه‌ای را جابه‌جا کرده‌اند. همزمان با این موفقیت، OpenAI با عرضه مدل‌های ارزان‌تر و تغییر جهت به سمت پلتفرم‌های ایجنت، رقابت در بهینه‌سازی عملکرد و کاهش هزینه‌های عملیاتی را تشدید کرده است.


🤖 تحولات مدل‌ها و رقابت‌های فنی

عرضه مدل Claude 3.5 Sonnet
مدل جدید Anthropic با افزایش ۳۰ درصدی سرعت و تمرکز بر توانایی‌های برنامه‌نویسی و عاملی منتشر شد.
🔗 مشاهده پست

عرضه مدل GPT-6.1 Sol
مدل جدید OpenAI با هزینه عملیاتی یک‌چهارم مدل Astra و کاهش نرخ توهم به ۵۴ درصد عرضه شد.
🔗 مشاهده پست

معرفی مدل‌های تصمیم‌گیر d1
مدل‌های جدید Liquid AI به‌جای تولید متن، احتمالات کالیبره‌شده برای پاسخ‌های ساختاریافته ارائه می‌دهند.
🔗 مشاهده پست

حل معادلات پلاسما با GPT-6 Astra
مدل GPT-6 Astra Pro با ارائه حل‌های تحلیلی برای معادلات مگنتوهیدرودینامیک، حدس ۶۰ ساله گراد را رد کرد.
🔗 ادامه مطلب در سایت


📊 گزارش‌ها و پژوهش‌های تحلیلی

گزارش هفتگی تحولات هوش مصنوعی
بررسی جامع آخرین پیشرفت‌های OpenAI، Anthropic، مدل Alice AI و دستاوردهای رباتیک شرکت BFL.
🔗 مطالعه کامل در سایت

بررسی حلقه بازخورد واگذاری
پژوهش آزمایشگاه هوش انسان و ماشین درباره شکاف میان قدرت پردازش مدل‌ها و ظرفیت توجه انسان.
🔗 ادامه مطلب در سایت

تمایل مدل‌ها به خودستایی
مطالعه‌ای نشان می‌دهد مدل‌های LLM در ارزیابی نبردها، ۷۰ درصد بیشتر از انسان‌ها پاسخ‌های خود را ترجیح می‌دهند.
🔗 مشاهده پست


🛠️ ابزارهای کاربردی و مالی

انتشار ابزار متن‌باز VoiceStudio
ابزار رایگان و متن‌باز برای شبیه‌سازی صدا و دوبله ویدیوها که به‌طور کامل روی سیستم شخصی اجرا می‌شود.
🔗 مشاهده پست


🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما
‏💰 اهداف مالی آنتروپیک برای عرضه عمومی سهام

‏اسناد فاش‌شده از برنامه‌های Anthropic برای ورود به بازار بورس نشان می‌دهد که این شرکت در حال هدف‌گذاری برای رسیدن به ارزش‌گذاری بیش از ۲ تریلیون دلار است.

‏این گزارش جزئیات مالی زیر را درباره عملکرد شرکت در سال ۲۰۲۵ برملا می‌کند:

‏• درآمد سالانه ۴.۶ میلیارد دلار که نسبت به دوره‌های قبل رشد ۱۲ برابری داشته است.
‏• زیان عملیاتی ۸.۰۶ میلیارد دلار و زیان خالص ۴۲ میلیارد دلاری که بخش بزرگی از آن ناشی از هزینه‌های غیرنقدی حسابداری است.
‏• وابستگی قابل‌توجه به مشتریان بزرگ، به‌طوری که نزدیک به ۲۵ درصد درآمد تنها از دو مشتری تأمین می‌شود.
‏• تعهدات سنگین ۵۱۸ میلیارد دلاری برای زیرساخت‌ها، پردازش ابری و محاسباتی که بیش از ۱۰۰ برابر درآمد سال ۲۰۲۵ این شرکت است.

‏بسیاری از مشتریان اصلی آنتروپیک در حال حاضر قراردادهای بلندمدتی ندارند و این موضوع احتمال کاهش یا توقف هزینه‌کرد آن‌ها را در آینده افزایش می‌دهد.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما


#Anthropic #IPO
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
‏🤖 معرفی Dots توسط OpenAI

‏شرکت OpenAI از «Dots» رونمایی کرد؛ ایجنت‌های هوش مصنوعی دائمی که روی فضای ابری اختصاصی اجرا می‌شوند و حتی پس از بستن پنجره ChatGPT به فعالیت خود ادامه می‌دهند.

‏هر Dot از مدل GPT-6 Astra قدرت می‌گیرد و به مرورگر و بیش از ۴ هزار اپلیکیشن دسترسی دارد. این ایجنت‌ها می‌توانند در زمان آفلاین بودن کاربر، در اپلیکیشن‌های متصل جست‌وجو انجام دهند و پس از تأیید نهایی توسط کاربر، عملیات مورد نظر را اجرا کنند.

‏نکات فنی این ابزار:
‏* استفاده از لاگین‌های ذخیره‌شده بدون نمایش رمز عبور به مدل.
‏* ضرورت دخالت انسان برای تغییر رمز عبور.

‏OpenAI اعلام کرده که احتمال بروز خطا در عملکرد این ایجنت‌ها همچنان وجود دارد. متا نیز با معرفی مدل Muse در حال توسعه دستیارهایی با قابلیت‌های مشابه، از جمله حافظه مستقل و دسترسی به برنامه‌ها است.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما


#OpenAI_Dots #GPT_6_Astra
‏📊 کاهش فاصله زمانی انتشار مدل‌های Anthropic و OpenAI

‏فاصله زمانی بین انتشار مدل‌های جدید از سوی دو شرکت Anthropic و OpenAI به شکل قابل‌توجهی کاهش یافته است.

‏داده‌های بررسی‌شده نشان می‌دهد در حالی که اوایل سال ۲۰۲۴ به طور متوسط هر ۷۰ روز شاهد معرفی یک مدل جدید بودیم، این بازه زمانی اکنون به حدود ۱۱ روز رسیده است.

‏این روند نشان‌دهنده سرعت‌گیری جدی در چرخه تولید و عرضه مدل‌های هوش مصنوعی توسط این دو توسعه‌دهنده اصلی است که در نمودار فعلی با کاهش بازه زمانی انتشار میان مدل‌های نارنجی (Anthropic) و سبز (OpenAI) مشخص شده است.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما


#Anthropic #OpenAI
‏جزوات معماری GPU و برنامه‌نویسی CUDA

‏دانشگاه استنفورد جزوات کامل درس معماری GPU و برنامه‌نویسی CUDA را منتشر کرده است. این دوره مفاهیم پایه پردازش موازی و نحوه مدیریت منابع سخت‌افزاری را بررسی می‌کند.

‏مهم‌ترین نکات مطرح‌شده در این دوره شامل موارد زیر است:

‏* سیر تکامل: بررسی گذار از کاربردهای گرافیکی اولیه به محاسبات علمی (GPGPU) و ظهور معماری Tesla و CUDA در سال ۲۰۰۷.
‏* مدل برنامه‌نویسی: تفکیک دقیق وظایف بین Host (CPU) و Device (GPU) با استفاده از مدل Kernel و Thread Block.
‏* سلسله‌مراتب حافظه: تفاوت عملکرد بین Registers، Shared memory و Global memory و تاثیر آن‌ها بر کارایی برنامه.
‏* معماری سخت‌افزار: تحلیل اجزای Streaming Multiprocessors (SM) در نمونه سخت‌افزارهایی مانند NVIDIA V100.
‏* مدیریت اجرا: نحوه زمان‌بندی رشته‌ها، همگام‌سازی (Synchronization) در بلوک‌های پردازشی و پیاده‌سازی الگوریتم‌هایی نظیر کانولوشن یک‌بعدی.

‏این مطالب به بررسی نحوه انتقال داده بین CPU و GPU و اجرای موازی در مقیاس وسیع می‌پردازد.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما