- سال انتشار: 2021
- صفحات: 323
- اندازه فایل: 35 MB
- زبان: English
- انتشارات: CRC Press
- تعداد مشاهده: 18
- امتیاز کاربران: 4.5
-
شابک/ISBN:
1032009845
9781032009841
کلمات کلیدی:
تندتک
در این کانال تلگرام، مسعود بیگی، تجربیات خود را از دنیای تکنولوژی، استارتاپ، کارآفرینی و مدیریت فنی با شما به اشتراک می گذارد
Learn MoreHPC, Big Data, AI Convergence Towards Exascale: Challenge and Vision
4.5
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینمعرفی کتاب: HPC, Big Data, AI Convergence Towards Exascale: Challenge and Vision
در کتاب HPC, Big Data, AI Convergence Towards Exascale: Challenge and Vision، نویسندگان "الیویه ترزو" و "یان مارتینوویچ" به بررسی یکی از بزرگ‌ترین و پیچیده‌ترین مباحث فناوری اطلاعات مدرن، یعنی تلفیق سه مفهوم کلیدی High Performance Computing (HPC)، Big Data، و Artificial Intelligence (AI) با هدف دستیابی به سطح عملکرد Exascale، پرداخته‌اند. این کتاب یک راهنمای جامع برای متخصصان، محققان، و دانشجویانی است که علاقه‌مند به درک چالش‌ها و فرصت‌های ارائه شده در این حوزه هستند.
خلاصه‌ای دقیق از کتاب
رشد سریع داده‌ها و پیچیدگی محاسبات در سال‌های اخیر، پژوهشگران را به سوی راه‌حل‌های پیشرفته مانند HPC سوق داده است. این راه‌حل‌ها به همراه ابزارهای تحلیل داده‌های عظیم (Big Data) و هوش مصنوعی (AI)، بنیانی برای ایجاد سیستم‌هایی با عملکرد بالا و انعطاف‌پذیری مناسب جهت حل مشکلات پیچیده ایجاد کرده‌اند. کتاب حاضر به بررسی تعاملات و تلفیق این فناوری‌ها پرداخته و نشان می‌دهد که چگونه این سه عنصر می‌توانند به ایجاد زیرساخت‌های Exascale منجر شوند.
کتاب همچنین به ارزیابی فناوری‌های فعلی، معماری‌های نوین، و رویکردهای محاسباتی پرداخته که استفاده از قابلیت‌های Exascale را میسر می‌سازد. تمرکز اصلی این کتاب بر شفاف‌سازی چالش‌ها، فرصت‌ها و نیازهای پشتیبانی از محاسبات با مقیاس بالا جهت دستیابی به تحول دیجیتال آینده‌نگرانه است.
نکات کلیدی کتاب
- آشنایی با اصول تلفیق HPC، Big Data، و AI برای رسیدن به توانایی‌های محاسباتی Exascale.
- بررسی چالش‌های فنی و توانمندی‌های فناوری‌های نوین در حوزه محاسبات پیشرفته.
- ارائه رویکردهای جدید در معماری سیستم‌های محاسباتی به منظور بهبود کارایی و مقیاس‌پذیری.
- مطالعه موردی پروژه‌ها و کاربردهای موفق در استفاده از HPC و Big Data در مقیاس‌های بزرگ.
- تحلیل تأثیرات فناوری Exascale بر حوزه‌های تحقیقاتی، صنعتی، و اقتصادی.
نقل‌قول‌های معروف از کتاب
"The convergence of HPC, Big Data, and AI is not merely a technological opportunity but a necessity for solving humanity’s grand challenges."
"Achieving Exascale performance requires pushing the boundaries of computational power while harnessing the synergies between data analytics and machine learning."
"Only by bridging the gap between traditional computing models and intelligent systems can we unlock the true potential of next-generation technologies."
چرا این کتاب اهمیت دارد؟
این کتاب اهمیت زیادی دارد زیرا دیدگاهی جامع و آینده‌نگرانه درباره یکی از پیچیده‌ترین چالش‌های محاسباتی ارائه می‌دهد. با رشد سریع داده‌ها و راهبردهای هوش مصنوعی، نیاز به محاسبات پیشرفته که بتواند این حجم از اطلاعات را مدیریت و تحلیل کند، بیش از هر زمان دیگری احساس می‌شود. HPC, Big Data, AI Convergence Towards Exascale نه تنها خوانش مهیجی برای متخصصان فناوری اطلاعات است، بلکه یک مرجع کاربردی برای تصمیم‌گیران و مدیرانی است که به دنبال راهنمایی در فضای در حال تحول فناوری هستند.
به علاوه، این کتاب برای دانشجویان و پژوهشگرانی که قصد انجام پروژه‌های میان‌رشته‌ای در حوزه‌های یاد شده دارند، یک نقشه راه دقیق و مبتنی بر تحقیقات ارائه می‌دهد. اهمیت دیگر کتاب، ارائه مدل‌ها و استراتژی‌هایی است که می‌تواند در صنایع متعدد مانند بهداشت و درمان، علوم زیستی، پیش‌بینی بحران‌ها و حتی صنعت سرگرمی، تحول اساسی ایجاد کند.
Introduction to HPC, Big Data, AI Convergence Towards Exascale: Challenge and Vision
In the rapidly evolving technological landscape, the convergence of High-Performance Computing (HPC), Big Data analytics, and Artificial Intelligence (AI) has become a defining trend. As the world moves closer to the reality of exascale computing, where systems are capable of performing quintillions of calculations per second, this convergence holds the promise of revolutionizing industries, science, and society. HPC, Big Data, AI Convergence Towards Exascale: Challenge and Vision provides a comprehensive exploration of this critical intersection, offering profound insights into challenges, key developments, and the future vision of this transformative frontier.
Edited by Olivier Terzo and Jan Martinovic, this book caters to researchers, engineers, and industry professionals who are actively driving and witnessing the shift towards exascale systems. With contributions from prominent experts in the fields of HPC, Big Data, and AI, the book aims to serve as a cornerstone reference that contextualizes this convergence within the broader technological narrative.
Detailed Summary of the Book
The book delves into the transformative impact of converging HPC, Big Data, and AI ecosystems, presenting a structured and informed analysis across multiple dimensions. Divided into intricate yet accessible sections, it examines the technical and operational synergies between these domains and how they are orchestrated to achieve scalability, efficiency, and innovation. Each chapter addresses pressing themes such as optimizing computational performance, leveraging AI-driven analytics for massive datasets, and overcoming scalability constraints in exascale environments.
A critical focus of the book is the rising role of AI in HPC, particularly machine learning and deep learning, as tools to unlock novel solutions to real-world challenges. It tracks the integration of these technologies into Big Data workflows, exploring how they coalesce to enable new scientific discoveries. The text also scrutinizes the complexities of hardware and software co-design for exascale architectures, highlighting advancements in parallelism, memory hierarchies, and energy efficiency.
By merging theory and practice, this work sheds light on applications that span a diverse range of industries, from climate simulations to genomics research. Readers will walk away with a nuanced understanding of the barriers, solutions, and global impacts associated with converging HPC, Big Data, and AI at exascale.
Key Takeaways
- The growing need to break silos between HPC, Big Data, and AI to address exponential data growth and complexity.
- Exploration of exascale computing architectures, with insights into their imminent deployment and implications.
- Insights into energy efficiency challenges and sustainable approaches in future systems.
- Practical applications that underscore the societal and industrial relevance of this convergence.
- The role of AI paradigms in reshaping the future of supercomputing and Big Data-driven science.
Famous Quotes from the Book
"The convergence of HPC, Big Data, and AI is not just an endpoint but a pathway to unlocking unprecedented potential in computational science and real-world problem solving."
"Exascale computing isn't merely about achieving performance milestones; it's about catalyzing innovation through multidimensional integration."
Why This Book Matters
The convergence of HPC, Big Data, and AI is reshaping the way we approach some of humanity's greatest challenges. This book offers a timely, well-researched perspective on how these advanced computing paradigms will transform industries like healthcare, environmental sciences, and energy, among others. By addressing the challenges of scalability, integration, and sustainability, the book provides actionable insights for stakeholders committed to making meaningful contributions to this frontier.
Whether you're an academic, scientist, or technology enthusiast, HPC, Big Data, AI Convergence Towards Exascale: Challenge and Vision equips you with the intellectual tools to understand the challenges of adopting exascale systems and fosters a vision for their future impact. It is more relevant than ever as society grapples with handling and deriving value from massive, complex datasets.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
