خلاصه کتاب مقدمه ای بر پردازش موازی: الگوریتم ها و معماری ها ( نویسنده بهروز پرهامی )

خلاصه کتاب مقدمه ای بر پردازش موازی: الگوریتم ها و معماری ها (نویسنده بهروز پرهامی) به شما کمک می کند تا اصول بنیادین، الگوریتم های کلیدی و معماری های مهم پردازش موازی را به سرعت و عمق بفهمید. این کتاب یکی از منابع اصلی برای درک نحوه عملکرد سیستم های موازی است و برای دانشجویان و متخصصان کامپیوتر ضروری محسوب می شود.

در دنیای امروز که داده ها سر به فلک کشیده اند و نیاز به سرعت پردازش هر روز بیشتر می شود، پردازش موازی نقش حیاتی پیدا کرده. دیگر یک پردازنده تنها جوابگوی حجم عظیم محاسبات نیست. از هوش مصنوعی و تحلیل کلان داده گرفته تا شبیه سازی های پیچیده علمی و مهندسی، همه و همه به قدرت پردازش موازی تکیه دارند. در این بین، آشنایی با اصول و معماری های پردازش موازی، نه تنها یک مزیت، که یک ضرورت برای هر علاقه مند به دنیای کامپیوتر و برنامه نویسی است. کتاب دکتر بهروز پرهامی، با زبانی شیوا و رویکردی جامع، یکی از بهترین منابع برای ورود به این دنیای جذاب و پرچالش است.

این خلاصه جامع، مثل یک راهنما، شما را با مهم ترین مفاهیم، الگوریتم ها و معماری های مطرح شده در کتاب مقدمه ای بر پردازش موازی آشنا می کند. هدفمان این است که بدون اینکه مجبور باشید کل کتاب را ورق بزنید، یک دید کلی و عمیق نسبت به این حوزه پیدا کنید. اگر دانشجو هستید، برای امتحان آماده می شوید، یا فقط دوست دارید اطلاعاتتان را در این زمینه به روز کنید، این مقاله حسابی به کارتان می آید. دکتر پرهامی با تسلطی مثال زدنی، مباحث پیچیده را طوری ساده کرده که حتی اگر تازه وارد این حوزه شده اید، گیج نشوید.

مفاهیم اساسی پردازش موازی

وقتی اسم پردازش موازی میاد، شاید اولش کمی ترسناک به نظر برسه، ولی باور کنید خیلی هم پیچیده نیست. در این بخش، قدم به قدم با مفاهیم پایه ای این حوزه آشنا می شیم تا حسابی تو ذهنتون جا بیفته. انگار که داریم یه بنای محکم برای درک بقیه مطالب می سازیم.

مقدمه ای بر موازی سازی (خلاصه فصل 1)

پردازش موازی یعنی چی؟ خیلی ساده بگم، یعنی اینکه یک کار بزرگ رو بین چند تا پردازنده یا هسته تقسیم کنیم تا همه با هم و هم زمان اون کار رو انجام بدن. تصور کنید برای جابه جا کردن کلی آجر، به جای یک نفر، ده نفر رو استخدام کنید. معلومه که کار خیلی سریع تر پیش میره! دلیل اصلی نیاز ما به پردازش موازی، همین افزایش سرعته. با پیشرفت تکنولوژی، پردازنده های تک هسته ای دیگه اونقدر که باید سریع نیستن، و از طرفی، حجم داده ها و پیچیدگی محاسبات هم روز به روز بیشتر میشه. پس چاره ای جز موازی سازی نداریم.

البته، موازی سازی هم مثل هر چیز دیگه ای، چالش های خودش رو داره. مثلاً همروندی (Concurrency) یکی از اوناست. یعنی چندین کار هم زمان در حال انجام هستن و باید مطمئن بشیم که با هم تداخل پیدا نمی کنن و نتیجه کار درست درمیاد. مشکل دیگه، فرازونشیب ها (Overhead) هستن. مثلاً هماهنگ کردن پردازنده ها با هم، یا منتقل کردن داده ها بینشون، خودش زمان بره و ممکنه باعث کاهش کارایی بشه. موانع (Bottlenecks) هم بخش های از سیستم هستن که جلوی پیشرفت سریع تر کار رو می گیرن، مثلاً اگه فقط یه قسمت از برنامه قابلیت موازی سازی داشته باشه، باقی قسمت ها سرعت رو پایین میارن.

برای اینکه بفهمیم یه سیستم موازی چقدر خوب کار می کنه، دو تا معیار اصلی داریم: شتاب (Speedup) و کارایی (Efficiency). شتاب یعنی اینکه سیستم موازی چند برابر سریع تر از سیستم تک هسته ای همون کار رو انجام میده. کارایی هم نشون میده که چقدر از قدرت پردازنده ها واقعاً داره استفاده میشه. دکتر پرهامی با مثال های قشنگ این مفاهیم رو توضیح میده تا حسابی ملکه ذهنتون بشه.

مروری بر الگوریتم های موازی (خلاصه فصل 2)

حالا که فهمیدیم پردازش موازی چیه، وقتشه ببینیم چطور باید برای محیط های موازی الگوریتم بنویسیم. نوشتن الگوریتم موازی با الگوریتم های معمولی یکم فرق داره. باید طوری مسئله رو بشکافیم که بشه قسمت های مختلفش رو هم زمان حل کرد. اینجا با رویکردهای مختلف طراحی آشنا میشیم. مثلاً اینکه چطور یک آرایه خطی یا یک درخت دودویی رو در یک محیط موازی پردازش کنیم. یا مثلاً چطور روی یک ساختار مش دوبعدی (که یک نوع معماری پردازنده است) الگوریتم بنویسیم.

یکی از مفاهیم خیلی مهم تو این بخش، متغیرهای مشترک (Shared Variables) هستن. یعنی متغیرهایی که چند تا پردازنده به صورت هم زمان بهشون دسترسی دارن. اگه خوب مدیریتشون نکنیم، ممکنه هر پردازنده یه مقدار اشتباه بخونه یا بنویسه و کل سیستم به هم بریزه. پس باید حسابی مراقب باشیم که دسترسی به این متغیرها رو همگام سازی کنیم و از تداخل داده ها جلوگیری کنیم. کتاب پرهامی به خوبی چالش های این بخش رو روشن می کنه.

پیچیدگی الگوریتم موازی (خلاصه فصل 3)

فرض کنید دو تا الگوریتم موازی داریم که هر دو یه کار رو انجام میدن. کدومشون بهتره؟ برای جواب دادن به این سوال، باید بتونیم عملکردشون رو تحلیل کنیم. اینجا پای پیچیدگی الگوریتم موازی میاد وسط. ما فقط به زمان اجرا نگاه نمی کنیم، بلکه به میزان ارتباطات بین پردازنده ها و میزان حافظه ای که لازم دارن هم توجه می کنیم. دکتر پرهامی مدل های مختلفی رو برای اندازه گیری این هزینه ها معرفی می کنه تا بتونیم یه تحلیل جامع داشته باشیم. هدف نهایی، اینه که الگوریتم هایی طراحی کنیم که هم سرعتشون بالا باشه و هم از منابع سیستم (مثل حافظه و پهنای باند ارتباطی) به بهترین شکل استفاده کنن.

مدل های پردازش موازی (خلاصه فصل 4)

پردازش موازی خودش هم مدل های مختلفی داره. مثل این میمونه که برای پختن یه غذا، کلی روش و ابزار مختلف داشته باشیم. اینجا دکتر پرهامی این مدل ها رو دسته بندی می کنه. بعضی ها مدل های حافظه مشترک (Shared Memory) هستن، یعنی همه پردازنده ها به یک فضای حافظه مشترک دسترسی دارن. بعضی دیگه مدل های حافظه توزیع شده (Distributed Memory) هستن، که هر پردازنده حافظه خودش رو داره و برای ارتباط با بقیه باید پیغام بفرسته. شبکه های ارتباطی (Interconnection Networks) هم بخش مهمی از این مدل ها هستن که نشون میدن پردازنده ها چطور به هم وصل میشن. هر کدوم از این مدل ها مزایا و معایب خودشون رو دارن و برای نوع خاصی از مسائل مناسب ترن. مثلاً مدل های حافظه مشترک برای مسائلی که نیاز به اشتراک گذاری زیاد داده دارن خوبن، اما مقیاس پذیری کمتری دارن. در مقابل، مدل های حافظه توزیع شده مقیاس پذیری بالایی دارن اما ارتباط بین پردازنده ها پیچیده تره. با شناخت این مدل ها، می تونیم بهترین ابزار رو برای حل مسائل مختلف انتخاب کنیم.

مدل های حدی و الگوریتم های پیشرفته

حالا که با پایه ها آشنا شدیم، وقتشه بریم سراغ مدل های نظری و الگوریتم های پیچیده تر که نقش اساسی تو طراحی سیستم های موازی دارن. این بخش یکم عمیق تره، ولی نگران نباشید، با زبانی ساده همه چیز رو توضیح می دیم.

PRAM و الگوریتم های پایه (خلاصه فصل 5)

یکی از مهم ترین مدل های نظری پردازش موازی، مدل PRAM (Parallel Random Access Machine) هست. این مدل مثل یک آزمایشگاه ایده آل میمونه که توش فرض می کنیم تمام پردازنده ها به یک حافظه مشترک دسترسی دارن و هر کدوم می تونن هم زمان و بدون تأخیر به هر نقطه ای از حافظه دسترسی پیدا کنن. البته که در دنیای واقعی اینطور نیست، اما PRAM به ما کمک می کنه تا محدودیت های واقعی رو کنار بگذاریم و روی طراحی الگوریتم ها تمرکز کنیم. PRAM خودش انواع مختلفی داره، مثلاً EREW (Exclusive Read Exclusive Write)، CREW (Concurrent Read Exclusive Write)، CRCW (Concurrent Read Concurrent Write). هر کدوم از این ها قوانین متفاوتی برای دسترسی به حافظه مشترک دارن. EREW سخت ترینشه، یعنی فقط یک پردازنده می تونه در هر زمان یک خانه از حافظه رو بخونه یا بنویسه. CRCW آزادترینه، یعنی چند پردازنده هم زمان می تونن یک خانه رو بخونن یا بنویسن (البته با قوانین حل تضاد). در این فصل، الگوریتم های اساسی مثل پخش فراگیر داده ها (Broadcast)، محاسبات پیشوند مجازی (Prefix Sum) و ضرب ماتریس ها رو در این مدل جذاب بررسی می کنیم. مثلاً برای Broadcast کردن داده ها، PRAM میتونه یک داده رو در زمان لگاریتمی به همه پردازنده ها برسونه.

الگوریتم های دیگری با حافظه مشترک (خلاصه فصل 6)

بعد از PRAM، میریم سراغ الگوریتم های پیشرفته تری که باز هم از معماری حافظه مشترک استفاده می کنن. این الگوریتم ها به ما کمک می کنن تا مسائل پیچیده تری رو در محیط های موازی حل کنیم. مثلاً فرض کنید می خوایم یه عالمه عدد رو مرتب کنیم. مرتب سازی موازی (Parallel Sorting) چالش های خودش رو داره. یا اینکه چطور از بین کلی عدد، کوچک ترین یا بزرگ ترینشون رو (Selection) پیدا کنیم. اینجا با الگوریتم های خاصی آشنا می شیم که برای این کارها طراحی شدن. بزرگترین چالش این الگوریتم ها، همگام سازی و مدیریت دسترسی به حافظه مشترکه تا از تضاد داده ها (Data Race) جلوگیری کنیم. ممکنه دو پردازنده بخوان هم زمان یه داده رو تغییر بدن و اینجاست که مسائل حساسی پیش میاد. استفاده از قفل ها (Locks) و سمافورها (Semaphores) از جمله راه حل هایی هستن که برای مدیریت این تضادها به کار میرن.

شبکه های مرتب سازی و انتخاب (خلاصه فصل 7)

شاید براتون سوال پیش بیاد که شبکه های مرتب سازی و انتخاب چی هستن و چه کاربردی دارن؟ این ها ساختارهای سخت افزاری یا منطقی خاصی هستن که برای مرتب سازی یا انتخاب داده ها با سرعت بالا طراحی شدن. این شبکه ها از مجموعه ای از مقایسه کننده ها (Comparators) تشکیل شدن که داده ها رو با هم مقایسه می کنن و بر اساس اون جایگذاری می کنن. اهمیت این شبکه ها تو پردازش موازی خیلی زیاده، مخصوصاً وقتی می خوایم حجم زیادی از داده ها رو به صورت موازی مرتب یا فیلتر کنیم. دکتر پرهامی ساختارها و عملکرد این شبکه ها رو با جزئیات توضیح میده و مثال هایی از کاربردهای عملی اون ها رو هم ارائه می کنه. مثلاً شبکه Batcher یا شبکه Odd-Even از جمله شبکه های معروف مرتب سازی هستن که هر کدوم ساختار و کارایی خاص خودشون رو دارن.

مثال های دیگری از سطح مدار (خلاصه فصل 8)

پردازش موازی فقط محدود به نرم افزار و الگوریتم نیست، بلکه تا عمق سخت افزار و مدارهای دیجیتال هم نفوذ می کنه. در این فصل، نگاهی میندازیم به اینکه چطور موازی سازی رو میشه در سطح مدارهای الکترونیکی پیاده سازی کرد. مثلاً تو طراحی تراشه ها، خیلی از عملیات ها رو میشه به صورت موازی انجام داد تا سرعت پردازش فوق العاده بالا بره. فکر کنید یه تراشه داریم که هم زمان چند تا عملیات ریاضی رو انجام میده! این نگاه سخت افزاری به موازی سازی خیلی مهمه، چون در نهایت، عملکرد نرم افزار به قابلیت های سخت افزار بستگی داره. مثال هایی مثل پردازنده های گرافیکی (GPUs) که امروزه برای هوش مصنوعی حسابی سروصدا کردن، بهترین نمونه از موازی سازی در سطح مدار و سخت افزار هستن. این بخش به ما نشون میده که چطور مهندسان سخت افزار، با استفاده از موازی سازی، مرزهای سرعت و کارایی رو جابه جا می کنن.

حتی با فرض دسترسی های بدون برخورد به بانک های حافظه، هنوز هم درخواست های دسترسی به حافظه باید از پردازنده ها به بانک های حافظه ی مربوطه هدایت شود. با تعداد زیاد پردازنده ها و بانک های حافظه، این مسئله چندان ساده نیست. در حالت ایده آل، شبکه ی دسترسی به حافظه باید یک شبکه ی جایگشتی باشد که بتواند هر پردازنده را به هر بانک حافظه اتصال دهد، به شرطی که این اتصال یک جایگشت باشد. اما، پیاده سازی شبکه های جایگشتی گران بوده و کنترل آن ها دشوار است. لذا علاقه مند به شبکه هایی هستیم که قابلیت جایگشتی کامل ندارند.

معماری های مبتنی بر مش

رسیدیم به یکی از بخش های جذاب و کاربردی کتاب، یعنی معماری های مبتنی بر مش. این معماری ها نقش پررنگی تو سیستم های موازی دارن و فهمشون می تونه دید خیلی خوبی بهمون بده.

مرتب سازی در مش دو بعدی یا چنبره (خلاصه فصل 9)

معماری مش و چنبره از اون توپولوژی های شبکه ای هستن که تو سیستم های موازی خیلی استفاده میشن. تصور کنید کلی پردازنده داریم که مثل خانه های یک شطرنج، کنار هم چیده شدن و هر کدوم فقط با همسایه های نزدیکش ارتباط داره. این میشه معماری مش. حالا اگه ردیف آخر رو به ردیف اول وصل کنیم و ستون آخر رو به ستون اول، میشه چنبره! این معماری ها مزایای خودشون رو دارن، مثلاً ساده و مقیاس پذیرن.

وقتی داده ها رو اینجوری تو پردازنده ها پخش کنیم، چطور می تونیم مرتبشون کنیم؟ اینجا پای الگوریتم های مرتب سازی مخصوص مش و چنبره میاد وسط. این الگوریتم ها باید طوری طراحی بشن که با توجه به ارتباطات محدود بین پردازنده ها، بتونن داده ها رو به بهترین شکل مرتب کنن. دکتر پرهامی الگوریتم های بهینه برای مرتب سازی در این معماری ها رو بررسی می کنه و نشون میده که چالش ها و مزایای مرتب سازی تو این توپولوژی ها چی هستن. مثلاً انتقال داده ها بین پردازنده های دور از هم میتونه زمان بر باشه، پس الگوریتم باید این موضوع رو در نظر بگیره.

مسیریابی در مش دو بعدی یا چنبره (خلاصه فصل 10)

مسیریابی (Routing) تو شبکه های موازی یعنی اینکه چطور داده ها رو از یک پردازنده به پردازنده دیگه برسونیم. این کار وقتی پردازنده ها زیادن و باید با هم حرف بزنن، خیلی مهمه. یه مسیریابی کارآمد می تونه کلی تو سرعت و کارایی سیستم تأثیر بذاره. تصور کنید تو یه شهر شلوغ، اگه سیستم مسیریابی خوبی داشته باشیم، ترافیک کم میشه و همه سریع تر به مقصد میرسن.

دکتر پرهامی الگوریتم های مختلف مسیریابی رو تو معماری های مش و چنبره معرفی می کنه. مثلاً مسیریابی E-cube یا مسیریابی حریصانه (Greedy Routing). هر کدوم از این الگوریتم ها روش خاص خودشون رو دارن و هدفشون اینه که داده ها رو با کمترین تأخیر و بدون ایجاد ترافیک زیاد، به مقصد برسونن. اینجا با راهکارهای بهبود عملکرد مسیریابی هم آشنا می شیم. مثلاً اینکه چطور از تداخل بسته های داده (Packet Collision) جلوگیری کنیم یا چطور مسیرهای بهینه رو پیدا کنیم. فهم این بخش برای کسانی که می خوان سیستم های موازی واقعی طراحی کنن، حسابی کلیدیه.

نتیجه گیری و نکات پایانی

تا اینجا، یه سفر حسابی تو دنیای پردازش موازی داشتیم و با مفاهیم اصلی، الگوریتم ها و معماری های مهم این حوزه از دیدگاه کتاب ارزشمند دکتر بهروز پرهامی آشنا شدیم. این کتاب واقعاً یک منبع جامع و عالیه برای هر کسی که می خواد پردازش موازی رو از پایه یاد بگیره.

اگه بخوایم مهم ترین چیزهایی که از این خلاصه باید یاد گرفته باشید رو مرور کنیم، میشه گفت:

1. پردازش موازی راهیه برای حل مسائل پیچیده با سرعت بالا، با تقسیم کار بین چند پردازنده.
2. چالش هایی مثل همروندی، فرازونشیب ها و موانع همیشه وجود دارن.
3. مدل های مختلفی مثل حافظه مشترک و توزیع شده هستن که هر کدوم مزایا و معایب خودشون رو دارن.
4. مدل نظری PRAM کمک می کنه الگوریتم ها رو در شرایط ایده آل طراحی کنیم.
5. معماری های مش و چنبره، توپولوژی های پرکاربردی هستن که الگوریتم های مرتب سازی و مسیریابی خاص خودشون رو دارن.

راستش را بخواهید، این خلاصه فقط یک گوشه از دریای عمیق دانش دکتر پرهامی رو نشون میده. اگه واقعاً می خواید تو این زمینه خبره بشید و تمام ریزه کاری ها رو بفهمید، بهترین کار اینه که خود کتاب اصلی رو بخونید. هر فصل از کتاب پر از مثال های عملی، تمرین ها و توضیحات دقیق تریه که بهتون کمک می کنه عمیق تر یاد بگیرید. پردازش موازی آینده کامپیوتره و مفاهیمی که تو این کتاب یاد می گیرید، کلید ورود به این آینده هیجان انگیزه.

ویژگی های منحصر به فرد کتاب بهروز پرهامی

حالا شاید بپرسید، از بین این همه کتاب در مورد پردازش موازی، چرا باید کتاب دکتر پرهامی رو خوند؟ خب، این کتاب واقعاً چند تا ویژگی برجسته داره که باعث میشه از بقیه متمایز بشه:

• جامعیت بی نظیر: این کتاب تقریباً همه جنبه های پردازش موازی، از الگوریتم ها گرفته تا معماری ها رو به شکلی کامل پوشش میده. کمتر کتابی پیدا می کنید که اینقدر کامل و با جزئیات به هر دو بخش بپردازه.
• روانی و وضوح بیان: دکتر پرهامی استادی تمام عیار در ساده سازی مفاهیم پیچیده ست. حتی پیچیده ترین ایده ها هم با زبانی روان و قابل فهم توضیح داده شدن که برای دانشجوها و حتی کسایی که تازه وارد این حوزه میشن، عالیه.
• مثال ها و مسائل تمرینی کاربردی: هر فصل پر از مثال های واقعی و مسائل تمرینیه که بهتون کمک می کنه مطالب رو بهتر درک کنید و عملاً به کار ببندید. این مسائل نه تنها برای یادگیری، بلکه برای آمادگی امتحانات هم فوق العاده ان.
• مناسب برای خودآموزی و دوره های دانشگاهی: چه بخواید خودتون پردازش موازی رو یاد بگیرید و چه تو یه دوره دانشگاهی شرکت کنید، این کتاب یک منبع عالیه. ساختار منظم و توضیحات گام به گامش، مطالعه رو لذت بخش می کنه.

کتاب برای چه کسانی ضروری است؟

اگر بخوام خیلی واضح بگم، این کتاب برای گروه های مختلفی ضروریه:

• دانشجویان علوم کامپیوتر و مهندسی کامپیوتر: فرقی نمی کنه کارشناسی باشید یا ارشد، اگه درس هایی مثل معماری کامپیوتر، سیستم های موازی، یا طراحی الگوریتم دارید، این کتاب یک منبع کلیدی برای شماست. برای مرور سریع مطالب، آمادگی برای امتحانات، یا حتی پروژه های درسی، حتماً بهش نیاز پیدا می کنید.
• محققان و پژوهشگران: اگه تو حوزه پردازش موازی یا سیستم های توزیع شده فعالیت می کنید، این کتاب می تونه یه منبع مرجع عالی برای بازبینی اصول و مفاهیم پایه باشه.
• توسعه دهندگان نرم افزار و مهندسان سیستم: اگر تو پروژه هایی کار می کنید که نیاز به بهینه سازی عملکرد با استفاده از پردازش موازی دارید، درک اصول نظری و معماری های مربوطه از این کتاب، کمکتون می کنه تا پیاده سازی های قوی تری داشته باشید.
• علاقه مندان به حوزه کامپیوتر: حتی اگه دانش پایه ای تو کامپیوتر دارید و دوست دارید با یکی از مباحث پیشرفته و حیاتی این علم آشنا بشید، این کتاب یک شروع عالیه، بدون اینکه نیاز باشه وارد همه جزئیات فنی بشید.

معرفی کوتاه نویسنده: پروفسور بهروز پرهامی

پروفسور بهروز پرهامی، یکی از چهره های سرشناس و برجسته در زمینه علوم کامپیوتر، به ویژه در حوزه پردازش موازی و سیستم های مبتنی بر قابلیت اطمینان (Reliable Computing) هستن. ایشون استاد بازنشسته دپارتمان مهندسی برق و کامپیوتر در دانشگاه کالیفرنیا، سانتا باربارا هستن و سال هاست که تحقیقات و تدریس های ارزشمندی در این زمینه ها انجام دادن. ایشون مؤلف چندین کتاب و مقاله علمی معتبر در سطح جهان هستن و سهم بزرگی در پیشرفت این حوزه داشتن. تسلط عمیق ایشون به مباحث و توانایی بی نظیرشون در تدریس و نگارش، باعث شده که کتاب مقدمه ای بر پردازش موازی به یک منبع آموزشی بسیار محبوب و مؤثر تبدیل بشه.

منابع بیشتر برای یادگیری پردازش موازی

مسلماً کتاب دکتر پرهامی یک شروع فوق العاده ست، اما دنیای پردازش موازی اونقدر بزرگه که همیشه میشه چیزهای جدید یاد گرفت. اگه دوست دارید دانش تون رو عمیق تر کنید، این منابع هم می تونن کمکتون کنن:

• Parallel Programming in C with MPI and OpenMP اثر مایکل جی. کویینگ (Michael J. Quinn): این کتاب بیشتر روی جنبه های عملی برنامه نویسی موازی با استفاده از MPI و OpenMP تمرکز داره.
• An Introduction to Parallel Programming اثر پیتر پاترسون (Peter Pacheco): یک مقدمه عالی دیگه برای برنامه نویسی موازی، که مفاهیم رو با مثال های کاربردی توضیح میده.
• Computer Architecture: A Quantitative Approach اثر جان ال. هنسی و دیوید ای. پترسون (John L. Hennessy and David A. Patterson): این کتاب یک منبع مرجع جامع برای معماری کامپیوتره که بخش های زیادی از اون به پردازش موازی و چند هسته ای میپردازه.
• سایت ها و دوره های آنلاین: پلتفرم هایی مثل Coursera، edX یا Udacity دوره های خوبی در زمینه برنامه نویسی موازی و محاسبات با GPU (مثل CUDA) ارائه میدن که می تونن مکمل خوبی برای یادگیری شما باشن.