GPU

10/01/2024
9

استكشف ميزات Google Colab في التحليل البياني
في عالم البرمجة والتحليل البياني، يعتبر Google Colab واحدًا من الأدوات الرائدة التي تتيح للمستخدمين إجراء تجارب وتحليلات باستخدام لغة البرمجة Python في بيئة سحابية. إنها منصة مبنية على منصة Jupyter Notebooks، والتي تتيح للمستخدمين دمج النصوص التوضيحية والرموز التفسيرية في وثيقة واحدة.

عند البداية، يتعين على المستخدمين الدخول إلى Google Colab من خلال حساب Google الخاص بهم. يمكن الوصول إلى Colab عبر المتصفح، مما يعني أنه ليس هناك حاجة لتثبيت بيئة Python على جهاز الفرد، حيث يتم تشغيل الأكواد في سحابة Google.

تُقَدِم Google Colab العديد من الميزات المفيدة والقوية، بدءًا من إمكانية كتابة وتنفيذ الأكواد Python إلى إمكانية استخدام مكتبات بيانات مثل NumPy وPandas للتعامل مع البيانات. يتميز Colab أيضًا بإمكانية تشغيل أكواد TensorFlow و PyTorch، مما يجعله مناسبًا لتدريب واختبار نماذج الذكاء الاصطناعي.

ميزة جذابة لاستخدام Google Colab هي القدرة على مشاركة الدفاتر التفاعلية مع الآخرين، حيث يمكن للمستخدمين تحميل دفاتر العمل الخاصة بهم على GitHub ومشاركتها بسهولة مع زملائهم أو المجتمع البرمجي.

للبداية، يمكنك إنشاء دفتر عمل جديد في Google Colab بالانتقال إلى موقع الويب وفتح Colab. بعد ذلك، يمكنك إضافة خلايا جديدة للكتابة وتنفيذ الأكواد Python، وتضمين الرسوم البيانية والتحليلات البيانية، مما يسهل توثيق وفهم العمل.

يُشجع المستخدمون أيضًا على استخدام الخيارات المتقدمة المتاحة في Google Colab، مثل إمكانية توصيل الدفتر بمحرك تشغيل معالج الرسومات (GPU) لتسريع تدريب النماذج العميقة. كما يتيح Colab أيضًا للمستخدمين تخزين واسترجاع البيانات عبر Google Drive.

في الختام، يعد Google Colab أداة قوية ومرنة للمطورين والعلماء بيانات على حد سواء، ويوفر بيئة متكاملة ومشاركة سهلة، مما يجعله خيارًا مثاليًا لتنفيذ مشاريع برمجية وتحليلات بيانية متقدمة في سحابة Google.

المزيد من المعلومات

بالطبع، دعنا نقوم بفحص المزيد من التفاصيل حول Google Colab وكيف يمكن أن يكون له تأثير إيجابي على تجربة المستخدمين في مجال البرمجة والتحليل البياني.

تُعَد Google Colab منصة مجانية، مما يعني أن المستخدمين يمكنهم الوصول إلى الخدمات الأساسية دون أي تكلفة. ومع ذلك، يوفر Colab أيضًا إمكانيات متقدمة للمستخدمين الذين يحتاجون إلى موارد أكبر، حيث يمكنهم الاشتراك في خدمة Colab Pro التي توفر وحدات معالجة الرسومات (GPUs) الفائقة السرعة وذاكرة أكبر، مما يعزز أداء تشغيل الأكواد الكبيرة وتدريب النماذج العميقة بفعالية أكبر.

تتميز Colab أيضًا بالقدرة على الوصول إلى مكتبة كبيرة من حزم Python، مما يتيح للمستخدمين استخدام مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات في مشاريعهم. يُشجع المستخدمون على استخدام هذه المكتبة لتحليل البيانات وتصور النتائج باستخدام مكتبات مثل Matplotlib و Seaborn.

بالإضافة إلى ذلك، تمتلك Google Colab قدرات التكامل مع Google Drive بشكل فعّال، حيث يمكن للمستخدمين حفظ دفاتر العمل والمشاريع مباشرةً على حساباتهم في Google Drive، مما يجعل عملية النشر والمشاركة أمرًا ميسرًا.

من الجوانب المثيرة للاهتمام أيضًا، تُوفر Google Colab تكاملًا سهلًا مع TensorFlow و PyTorch، وهما إطاري عمل مشهورين في مجال تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي. يمكن للمستخدمين تدريب النماذج وتقييمها بكفاءة على هذه البنية، مما يتيح لهم استكشاف وتطوير حلول فعالة في مجالات مثل التصنيف والتنبؤ.

في الختام، يعد Google Colab خيارًا ممتازًا للمستخدمين الذين يتطلعون إلى بيئة تطوير مرنة وسهلة الوصول، مع إمكانيات تشغيل متقدمة تسهم في تطوير وتحليل المشاريع البرمجية بكفاءة. تقديم Google Colab يعزز الابتكار في مجال البرمجة ويسهم في تحقيق نتائج فعّالة في مجالات متنوعة.

الكلمات المفتاحية
في هذا المقال، تم استخدام مجموعة من الكلمات الرئيسية التي تسلط الضوء على مزايا وخصائص Google Colab وكيفية استخدامه في مجال البرمجة والتحليل البياني. سنلقي نظرة على هذه الكلمات الرئيسية ونقدم شرحًا لكل منها:
1. Google Colab (كولاب):
  
  الشرح: هو منصة سحابية مجانية تقوم بتشغيل دفاتر Jupyter Notebooks. توفر بيئة برمجة سهلة الوصول للمستخدمين لتحليل البيانات وتنفيذ أكواد Python دون الحاجة إلى تثبيت برمجيات على الجهاز الفردي.
2. Jupyter Notebooks (دفاتر جوبيتر):
  
  الشرح: نظام تفاعلي يجمع بين النصوص التوضيحية والأكواد التفسيرية في وثيقة واحدة، مما يسهل على المستخدمين توثيق وتحليل الأكواد والبيانات.
3. Colab Pro (كولاب برو):
  
  الشرح: هو خدمة اشتراك مدفوعة تقدم ميزات متقدمة مثل وحدات معالجة الرسومات (GPUs) الفائقة السرعة وذاكرة أكبر لتعزيز أداء تشغيل الأكواد وتدريب النماذج.
4. GitHub (جيت هاب):
  
  الشرح: هو منصة تخزين ومشاركة مشاريع البرمجة، حيث يمكن للمستخدمين تحميل ومشاركة دفاتر العمل الخاصة بهم للتعاون والتبادل مع الآخرين.
5. NumPy و Pandas (نامباي وبانداس):
  
  الشرح: هما مكتبتان في Python يمكن استخدامهما للتعامل مع البيانات بطريقة فعّالة، حيث يقوم NumPy بدعم العمليات الرياضية على البيانات، بينما تُستخدم Pandas لتنظيم وتحليل البيانات بشكل هيكلي.
6. Matplotlib و Seaborn (ماتبلوتليب وسيبورن):
  
  الشرح: هما مكتبتان في Python تُستخدم لرسم الرسوم البيانية والتصوير البياني، مما يسهل تصوير النتائج وفهمها بشكل أفضل.
7. TensorFlow و PyTorch (تنسورفلو وبايتورش):
  
  الشرح: إطاري عمل في مجال تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي، يُستخدمان بشكل واسع لتدريب وتقييم النماذج العميقة.
8. GPU (وحدة معالجة الرسومات):
  
  الشرح: وحدة قوية في الحواسيب تُستخدم لتسريع عمليات الحسابات الرياضية، وتعزيز أداء تدريب النماذج العميقة في مجال تعلم الآلة.
9. Google Drive (جوجل درايف):
  
  الشرح: خدمة تخزين سحابية تقدمها Google، ويمكن لمستخدمي Colab حفظ مشاريعهم مباشرةً على حساباتهم في Google Drive.
هذه الكلمات الرئيسية تبرز العناصر الرئيسية التي تم التركيز عليها في مقالنا حول Google Colab وكيفية استفادة المستخدمين من هذه البيئة البرمجية القوية والمرنة.
10/01/2024
9

استفد من Google Colab: نصائح ومميزات لتحسين تجربة البرمجة وتحليل البيانات
في عالم تحليل البيانات والبرمجة العلمية، لا يمكن إنكار أهمية الأدوات والمنصات السحابية في تيسير عمليات البرمجة والتحليل البياني. من بين هذه الأدوات التي اكتسبت شهرة واسعة، تبرز Google Colab كأداة فعّالة وقوية. إنها منصة تقدم خدمات الحوسبة في السحابة مجانًا، مع إمكانية الوصول إلى معالجة البيانات باستخدام اللغة البرمجية بايثون. في هذا السياق، سأقدم لك مجموعة من النصائح الهامة للاستفادة القصوى من ميزات Google Colab.

أولًا وقبل كل شيء، يجدر بك فهم أن Google Colab يعتمد على نظام Jupyter Notebooks، الذي يسمح للمستخدمين بتنظيم الشيفرات والنصوص التوضيحية في وثائق تفاعلية. هذا يجعل الكود قابلاً للتنفيذ تدريجياً، مما يسهل فهم وتحليل النتائج.

ثانيًا، استفد من قوة المعالجة الرسومية المجانية المقدمة في Google Colab. يمكنك استخدام وحدة المعالجة الرسومية GPU لتسريع العمليات الحسابية، خاصةً إذا كنت تعمل على مشاريع تتطلب قدرًا كبيرًا من الحسابات الرياضية.

ثالثًا، لا تنسَ استخدام المكتبات والأدوات الشهيرة المدعومة في Google Colab، مثل TensorFlow و PyTorch للتعلم الآلي، ومكتبة Pandas لمعالجة البيانات، و Matplotlib لرسم الرسوم البيانية. هذه المكتبات تعزز إمكانيات البرمجة وتوفر مجموعة واسعة من الوظائف القوية.

رابعًا، يمكنك رفع ملفات البيانات الخاصة بك مباشرة إلى Google Colab من Google Drive، مما يجعل عملية تحميل ومشاركة البيانات أمرًا سهلاً وفعّالًا.

خامسًا، قم بتحديد إعدادات الوحدات النمطية (runtime units) بعناية. يمكنك اختيار وحدة نمطية معالجة الرسومات (GPU) أو وحدة المعالجة المركزية (CPU) وفقًا لاحتياجات مشروعك.

سادسًا، قم بحفظ نسخة من Notebooks الخاصة بك بانتظام في Google Drive. هذا يضمن استمرارية العمل وعدم فقدان البيانات في حال حدوث أي مشكلة تقنية.

في الختام، يجدر بك استغلال Google Colab بشكل كامل لتسهيل وتسريع عمليات التحليل البياني والبرمجة العلمية. باستخدام هذه النصائح واستكشاف ميزات المنصة، ستكتسب مهارات أكثر تقدمًا في استخدام Google Colab بشكل فعّال ومفيد في مشاريعك البرمجية والبحثية.

المزيد من المعلومات

بالتأكيد، سنواصل استكشاف الميزات والنصائح التي يمكن أن تعزز تجربتك على Google Colab.

سابعًا، يمكنك الاستفادة من ميزة تشغيل الكود بشكل متوازي عبر الخلايا. يعني ذلك أنه يمكنك تنفيذ الخلايا المستقلة بشكل متزامن، مما يوفر وقت التنفيذ ويزيد من كفاءة العمل.

ثامنًا، تعتبر Google Colab متكاملة بشكل جيد مع GitHub، حيث يمكنك استخدامها لفتح Notebooks مباشرة من حساب GitHub الخاص بك أو لربط Notebooks بمشاريع GitHub. هذا يسهل عليك متابعة وتحديث مشاريعك بشكل فعّال.

تاسعًا، قم بالاستفادة من الميزات التفاعلية في Google Colab مثل الرسوم البيانية التفاعلية. يمكنك استخدام مكتبات مثل Plotly لإنشاء رسوم بيانية ديناميكية وتفاعلية، مما يسهم في تحليل البيانات بشكل أفضل.

عاشرًا، استخدم الأكواد السحابية لتحميل البيانات مباشرة من الإنترنت أو من مصادر أخرى. يمكنك استخدام مكتبات مثل wget أو requests لتحميل الملفات بشكل مباشر من الويب دون الحاجة إلى تحميلها إلى جهاز الكمبيوتر الخاص بك.

أحد عشر، قم بتكامل Google Colab مع مكتبات مثل OpenCV لمعالجة الصور، وNLTK لمعالجة اللغة الطبيعية، وغيرها من المكتبات المتخصصة حسب احتياجات المشروع. هذا يوفر لك إمكانيات واسعة في مجالات متنوعة.

ثاني عشر، لا تتردد في استخدام ميزة تشغيل الشيفرة على Google Colab كمهمة طويلة الأمد. يمكنك ترك البرنامج يعمل لفترة طويلة دون الحاجة إلى البقاء على الجهاز، مما يجعلها مثالية لتدريب النماذج العميقة والمشاريع الطويلة.

في النهاية، يمكن القول إن Google Colab ليست مجرد منصة لتشغيل الشيفرة، بل هي بيئة تفاعلية وقوية تتيح للمبرمجين والباحثين استكشاف وتحليل البيانات بشكل فعّال. باستخدام هذه النصائح والميزات، يمكنك تحسين إنتاجيتك والاستمتاع بتجربة برمجية سلسة ومفيدة على Google Colab.

الكلمات المفتاحية
في هذا المقال، تم التركيز على مجموعة من الكلمات الرئيسية المتعلقة بالاستفادة من Google Colab وتحسين تجربة البرمجة وتحليل البيانات. دعنا نستعرض هذه الكلمات الرئيسية ونشرح كل منها:
1. Google Colab:
  
  شرح: هي منصة حوسبة في السحابة تقدم خدمات حوسبة مجانية وتدعم البرمجة بلغة Python. تعتمد على نظام Jupyter Notebooks.
2. Jupyter Notebooks:
  
  شرح: نظام تفاعلي يتيح للمستخدمين دمج الشيفرات والنصوص التوضيحية في وثائق تفاعلية، مما يسهل فهم وتحليل البيانات.
3. GPU (وحدة معالجة الرسومات):
  
  شرح: تعتبر وحدة معالجة الرسومات GPU من Google Colab وسيلة لتسريع العمليات الحسابية، خاصة في مشاريع تتطلب قدرًا كبيرًا من الحسابات الرياضية.
4. مكتبات Python (TensorFlow، PyTorch، Pandas، Matplotlib):
  
  شرح: مجموعة من المكتبات البرمجية المتخصصة تساعد في تطوير وتحليل النماذج البرمجية ومعالجة البيانات.
5. GitHub:
  
  شرح: منصة تخزين ومشاركة رموز المصدر (الكود المصدري) عبر الإنترنت، وتتيح التكامل مع Google Colab لسهولة التحديث والمشاركة.
6. رفع الملفات إلى Google Colab من Google Drive:
  
  شرح: إمكانية نقل الملفات بسهولة من خدمة التخزين السحابية Google Drive إلى Google Colab.
7. تشغيل الشيفرة بشكل متوازي:
  
  شرح: إمكانية تنفيذ الشيفرة بشكل متزامن لتوفير وقت التنفيذ وزيادة كفاءة العمل.
8. تكامل مع GitHub:
  
  شرح: القدرة على ربط Google Colab بحساب GitHub لسهولة الوصول والتحديث.
9. الرسوم البيانية التفاعلية (Plotly):
  
  شرح: استخدام مكتبات لإنشاء رسوم بيانية ديناميكية وتفاعلية لتسهيل فهم البيانات.
10. تشغيل الشيفرة لفترة طويلة:
  
  شرح: إمكانية ترك Google Colab يعمل لفترة طويلة دون الحاجة إلى البقاء على الجهاز.
باستخدام هذه الكلمات الرئيسية، يمكن للمبرمجين والباحثين تعميق فهمهم لميزات Google Colab وكيفية الاستفادة القصوى منها في مشاريع البرمجة والتحليل البياني.
31/05/2023
100

مصطلحات شائعة في مجال الحاسوب والبرمجة
مصطلحات شائعة في مجال الحاسوب والبرمجة

في عالم الحاسوب والبرمجة، توجد العديد من المصطلحات والرموز الشائعة التي تستخدم لوصف المفاهيم والتقنيات المختلفة. قد يكون من الصعب على المبتدئين في هذا المجال فهم وتذكر كل هذه المصطلحات.

في هذه الصفحة، سنستعرض عشرات المصطلحات الأكثر استخدامًا في مجال الحاسوب والبرمجة، بدءًا من المكونات الأساسية للحاسوب مثل وحدة المعالجة المركزية والذاكرة العشوائية، وصولاً إلى التقنيات والبروتوكولات المستخدمة في بناء وتشغيل تطبيقات الويب وقواعد البيانات وغيرها الكثير.

نأمل أن تكون هذه المصطلحات والشروحات المرفقة مفيدة لك في فهم عالم الحاسوب والبرمجة بشكل أفضل. استمتع بتصفح المصطلحات واكتساب المعرفة الجديدة!
- CPU: وحدة المعالجة المركزية (Central Processing Unit) – تقوم بمعالجة البيانات وتنفيذ الأوامر في الحاسوب.
- GPU: وحدة معالجة الرسومات (Graphics Processing Unit) – تتولى معالجة الرسومات وتسريع عمليات العرض والتصوير.
- RAM: الذاكرة العشوائية (Random Access Memory) – تستخدم لتخزين البيانات المؤقتة وتوفير وصول سريع إليها.
- ROM: الذاكرة الدائمة (Read-Only Memory) – تحتوي على بيانات ثابتة غير قابلة للتغيير.
- HDD: القرص الصلب (Hard Disk Drive) – يستخدم لتخزين البيانات بشكل دائم بواسطة أقراص مغناطيسية.
- SSD: القرص الصلب الثابت (Solid State Drive) – يستخدم ذواكر الفلاش لتخزين البيانات بشكل دائم.
- BIOS: نظام الإدارة الأساسي (Basic Input/Output System) – يقوم بتهيئة وإدارة الأجهزة في الحاسوب عند التشغيل.
- OS: نظام التشغيل (Operating System) – يدير ويتحكم في عمليات الحاسوب ويوفر واجهة للتفاعل مع المستخدم.
- GUI: واجهة المستخدم الرسومية (Graphical User Interface) – توفر واجهة تفاعلية بصورة رسومية للتفاعل مع الحاسوب.
- CLI: واجهة سطر الأوامر (Command Line Interface) – تتيح إدخال الأوامر والتفاعل مع الحاسوب عبر سطر الأوامر.
- IDE: بيئة تطوير متكاملة (Integrated Development Environment) – توفر بيئة شاملة لتطوير البرمجيات وتحرير الشفرة.
- API: واجهة برمجة التطبيقات (Application Programming Interface) – تحدد طرق التواصل والتفاعل بين البرامج والتطبيقات.
- HTTP: بروتوكول نقل النص الفائق (Hypertext Transfer Protocol) – يستخدم لنقل البيانات عبر الإنترنت.
- HTTPS: بروتوكول نقل النص الفائق المشفر (Hypertext Transfer Protocol Secure) – نسخة مشفرة من بروتوكول HTTP.
- FTP: بروتوكول نقل الملفات (File Transfer Protocol) – يستخدم لنقل الملفات عبر الشبكة.
- DNS: نظام أسماء النطاقات (Domain Name System) – يترجم أسماء النطاقات إلى عناوين IP.
- IP: بروتوكول الإنترنت (Internet Protocol) – يعمل على توجيه حزم البيانات عبر الشبكة.
- URL: عنوان الموارد العالمية (Uniform Resource Locator) – يحدد موقع الموارد على الويب.
- CSS: ورقة الأنماط (Cascading Style Sheets) – تستخدم لتنسيق وتصميم صفحات الويب.
- HTML: لغة ترميز النص الفائق (Hypertext Markup Language) – يستخدم لبناء هيكل صفحات الويب.
- JS: جافاسكريبت (JavaScript) – لغة برمجة تستخدم لإضافة تفاعل وديناميكية لصفحات الويب.
- SQL: لغة استعلامات قواعد البيانات (Structured Query Language) – يستخدم لإدارة واستعلام قواعد البيانات.
- OOP: برمجة شيئية التوجه (Object-Oriented Programming) – منهجية برمجة تركز على الكائنات والتفاعل بينها.
- MVC: نموذج-عرض-تحكم (Model-View-Controller) – تصميم برمجي يفصل البيانات والواجهة والتحكم.
- JSON: تنسيق النص الجافا سكريبت المتبادل (JavaScript Object Notation) – تنسيق بيانات يستخدم لتبادل البيانات بين البرامج.
- XML: لغة ترميز الوثائق الموسعة (Extensible Markup Language) – لغة ترميز تستخدم لتخزين البيانات بصيغة هيكلية.
02/03/2022
286

أسباب تلف كرت الشاشة

تعد بطاقات الرسومات مسؤولة عن عرض كل شيء بدءًا من الصور وألعاب الفيديو والرسوم المتحركة ومحتوى الفيديو. إنه جانب مهم لجهاز الكمبيوتر الخاص بك لأنه يحرر وحدة المعالجة المركزية (CPU) للتركيز على المهام الأخرى.

إذا فشل جهازك ، فقد يؤدي ذلك إلى جعل جهاز الكمبيوتر الخاص بك غير قابل للاستخدام فعليًا.

لحسن الحظ ، غالبًا ما تكون هناك علامات وشيكة لفشل بطاقة الرسومات والتي ستمنحك متسعًا من الوقت للعثور على بديل وتثبيته.

أسباب تعطل بطاقة الفيديو أو كرت الشاشة : الأسباب والإصلاحات

غالبًا ما يشار إلى وحدة معالجة الرسومات (GPU) على أنها بطاقة رسومات أو بطاقة فيديو أو بطاقة عرض.

بغض النظر عما يطلق عليه ، يمكن أن يكون مشكلة كبيرة عندما يتوقف عن العمل. يمكن أن تساعدك معرفة ما الذي تبحث عنه وكيفية استكشاف أخطاء بطاقة الرسومات الخاصة بك في تجنب وجود جهاز غير قابل للاستخدام.

الأسباب الشائعة لفشل GPU

يمكن أن تتسبب عدة أشياء في فشل بطاقة الفيديو الخاصة بك. في كثير من الأحيان ، يكون اللوم هو ارتفاع درجة الحرارة من الغبار أو الوبر في جهاز الكمبيوتر الخاص بك.

يمكن أن تشمل العوامل الأخرى التثبيت الخاطئ للوحة الأم ، أو زيادة تردد التشغيل بشكل متكرر ، أو زيادة الطاقة من انقطاع التيار الكهربائي.

تمامًا مثل أي شيء آخر في جهاز الكمبيوتر الخاص بك ، فإن وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك عرضة للتلف والتلف.

وقد يستغرق الأمر بعض استكشاف الأخطاء وإصلاحها لتحديد ما إذا كان يمكن تنظيفها أو إعادة تثبيتها أو ما إذا كان الوقت قد حان لشراء بطاقة رسومات جديدة.

أعراض بطاقة الرسومات السيئة

ألست متأكدًا مما إذا كانت مشكلة الكمبيوتر التي تواجهها متعلقة ببطاقة الرسومات الخاصة بك؟ عادةً ما تكون علامات التحذير هذه مؤشرات مبكرة لمشكلة في وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك.

1. أخطاء في الشاشة أو عيوب في الشاشة: هل تلاحظ ظهور ألوان أو أشكال غريبة على شاشتك؟ إذا حدث هذا أثناء وجود بطاقة الرسومات الخاصة بك تحت الضغط ، مثل تشغيل لعبة فيديو أو بث فيلم ، فقد يكون GPU الخاص بك. قد تعالج إعادة التشغيل هذه المشكلة ، ولكن إذا اقتربت بطاقة الفيديو الخاصة بك من الفشل ، فتوقع ظهور المشكلة مرة أخرى عاجلاً وليس آجلاً.

2. التأتأة: إذا كانت شاشة الكمبيوتر تتجمد بشكل متكرر أو تتساقط الإطارات أو تتلعثم ، فقد يكون ذلك مؤشرًا على فشل البطاقة. ومع ذلك ، يمكن أن يحدث هذا العرض أيضًا بسبب مشكلات في محرك الأقراص الثابتة أو ذاكرة الوصول العشوائي أو حتى تتعلق بالبرامج الضارة. إذا كنت تواجه مشكلات أخرى في العرض تتعلق بفشل بطاقة الفيديو ، فمن المحتمل أن يكون الجاني.

3. سرعة المروحة: إذا كانت المروحة تصدر ضوضاء أكثر من المعتاد ، فقد تكون علامة على ارتفاع درجة حرارة بطاقتك. يمكن أن يؤدي ارتفاع درجة الحرارة إلى إتلاف الأجزاء الداخلية لجهاز الكمبيوتر الخاص بك بسرعة ، لذا حاول إيقاف تشغيله لمعرفة ما إذا كان سيهدأ. إذا لم يفلح ذلك ، فستحتاج إلى فحص الجهاز وتنظيفه لمعرفة سبب تراكم الحرارة.

4. الشاشات السوداء أو الزرقاء: يمكن أن تختلف الأعطال الناتجة عن فشل البطاقة من تجميد جهاز الكمبيوتر إلى إعادة التشغيل الكاملة حيث يتم إيقاف تشغيل جهازك أو إعادة تشغيل نفسه. يمكن أن تتسبب أشياء أخرى في تعطل الكمبيوتر ، لذلك ستحتاج إلى استكشاف الأخطاء وإصلاحها لتحديد ما إذا كانت وحدة معالجة الرسومات لديك على خطأ. من المرجح أن يكون مرتبطًا ببطاقة الرسومات الخاصة بك إذا استمر التعطل أو الشاشة السوداء في الحدوث عندما تقوم بأنشطة كثيفة الرسومات.

استكشاف مشكلات بطاقة الرسومات وإصلاحها

كما هو الحال مع العديد من مشكلات الكمبيوتر ، هناك العديد من المشكلات المحتملة التي يجب إلقاء اللوم عليها.

يمكن إلقاء اللوم على الكابلات أو الموصلات المعيبة أو مشكلات البرامج أو حتى وحدة المعالجة المركزية أو ذاكرة الوصول العشوائي.

ومع ذلك ، إذا كنت واثقًا تمامًا من أنها مشكلة GPU ، فيمكنك تجربة الخطوات التالية.

1. تحديث برامج تشغيل اللوحة الأم لمجموعة الشرائح الخاصة بك. على جهاز كمبيوتر يعمل بنظام Windows ، يمكنك العثور على اسم الشركة المصنعة (على سبيل المثال ، NVIDIA ، Intel ، إلخ) داخل إدارة الأجهزة.

2. بعد ذلك ، تحقق لمعرفة ما إذا كانت بطاقة الرسومات الخاصة بك بحاجة إلى تحديث برامج تشغيل العرض الخاصة بها .

3. أخيرًا ، انظر داخل جهاز الكمبيوتر الخاص بك لتنظيف أي غبار وتقييم أي مشكلات في الاتصال.

إذا اكتشفت أن بطاقة الرسومات هي المسؤولة عن مشكلات الكمبيوتر ، فمن المحتمل أن يكون الوقت قد حان للحصول على بطاقة جديدة.

ألست متأكدًا مما إذا كان GPU الخاص بك على خطأ؟

يمكن للمحترفين في مستكشفات أخطاء الكمبيوتر ومصلحاتها المساعدة في خدمات التشخيص والإصلاح .

ما هو سبب قصر العمر الافتراضي للبطاقات الرسومية ؟

بعض أسباب تلف البطاقات الرسومية سريعاً مع بعض المستخدمين :

1- استخدام مزود طاقة سيء.

2- كسر السرعة الجنوني.

3- دوائر الطاقة الرخيصة.

4- عدم إزالة التعريف القديم قبل تثبيت الجديد.

كيف تحافظ على العمر الافتراضي لبطاقتك الرسومية ؟

▪︎ لا ينبغي أن تضع كارت الشاشة تحت الضغط لساعات طويلة في فترات الصيف.

▪︎ مراقبة درجات الحرارة في حالات الخمول والضغط بين كل حين والآخر حتى تتأكد أن المراوح تعمل بشكل طبيعي.

▪︎ تغيير المعجون الحراري بمعجون احترافي وليس تجاري عندما تشعر أن المادة الأصلية تصلّبت بالداخل.

▪︎ تثبيت التعريفات الرسمية من موقع شركة AMD أو INVIDIA فقط، ولكن تأكد من إزالة التعريف القديم قبل تثبيت التعريف التالي.
18/02/2022
223

CPU و GPU ما الفرق بين

هل CPU هوا نفسه GPU ؟

في الحقيقة أنهما متشابهين نوعا ما باللفظ و قد يكونا متشابهين في المهام فالشيء المشترك بينهما هوا أنهما وحدتين للمعالجة ولكن ال CPU مخصص للمعالجة الحسابية و المنطقية و التجميع بينما ال GPU مخصص للمعالجة الرسومية والتمثيل الجرافيكي وعمليات المحاكاة الوهمية .

ما هو الـ CPU ؟

الـ CPU و هي إختصار لعبارة “Central Processing Unit” وإختصارا يتم وصفها بالمعالج أو الـ Processor، و إن ترجمناها للعربية فهي “وحدة المعالجة المركزية”، وحتى نضع المفاهيم في أبسط حالاتها ولا ندخل في تعقيدات الـ “Microprocessors” والـ “Transistors” التي تكوِّن المعالج، فهي ببساطة أداة ضرورية في الحاسوب، و يمكننا أن نقول هي عقل الحاسوب؛ يقوم المعالج بمعالجة البيانات التي تقوم بها في حاسوبك، فبدون المعالج لا يمكن إجراء أي عمليات على الحاسوب إطلاقا لذلك وجب على المعالج أو الـ CPU أن يكون قوياً من أجل التعامل مع البيانات الكبيرة بسلاسة.

يتم تركيب الـ CPU على اللوحة الأم، و يقوم الـ CPU بمعالجة البيانات المارة له مباشرةً من ذاكرة الحاسوب العشوائية أو الـ RAM، وإذا كان هذا المكونان ذوي قدرا وبسعتين كبيرتين فسيوفران لك إستخداماً سريعاً للحاسوب، و إذا ما تشنج الحاسوب أو توقف عن العمل، فالغالب المشكل من المعالج الغير قادر على معالجة بيانات محددة أو يأخذ وقتاً في معالجتها.
لذلك و إختصاراً، المعالج هو عقل الحاسوب الذي يعالج البيانات المارة له أثناء الإستخدام، وهو منفصل و يتواجد في لوحة الأم الخاصة بالحاسوب.
من أهم الشركات المُصنعة للـ CPU يوجد كل من Intel و كذا AMD.

ما هو الـ GPU ؟

الـ GPU و هي إختصار لعبارة “Graphical Processing Unit” أو وحدة معالجة الرسوميات، و هو أيضاً معالج مختص في معالجة البيانات و الحسابات الكبرى، لكن الإضافة هنا هي الـ Graphical، إذ يستطيع الـ GPU أيضاً التعامل مع البيانات “الجرافيكية” بشكل أفضل و توفيرها بدقة عالية

و نحتاج إلى مثل هذه الخاصية في الألعاب على سبيل المثال، فتشغيل لعبة ضخمة بجرافيك عالي تحتاج إلى GPU بالتأكيد وذلك لمعالجة البيانات الجرافيكية للعبة، وكذلك أثناء التعامل مع الفيديوهات بدقة عالية مثل 4K و غيرها، يختلف الـ GPU حسب أنواع البطاقات المتوافرة في السوق، لكن الحديثة منها قوية و توفر جرافيك خيالي و يمكنك ملاحظة ذلك جلياً أثناء لعبك للألعاب أيضاً.
من أهم الشركات المصنعة للـ GPU نجد Nvidia على رأس القائمة، وأيضا Intel .
03/02/2022
61

ما هو المعالج الرسومي

ما هو كرت الشاشة أو GPU ؟

GPU هي اختصار Graphic Processing Unit اي وحدة المعالجة الرسومية و هي جزء في الحاسوب او الهاتف المحمول مختصة في معالجة الجرافيك وعرض رسومات الحاسوب بشكل متطور ومتقدم وهو المسؤول الأول عن أداء الألعاب والمونتاج بمساعدة وحدة المعالجة المركزية.
25/01/2022
222

ما هي تيرافلوب Teraflop

بشكلٍ اعتيادي، فإن مستخدم الحاسوب يعلم أن سرعة معالج الحاسوب تقاس بالـ “هرتز Hz” ومضاعفاتها، وبالتالي فإننا عندما نريد شراء حاسوب منزلي أو حاسوب محمول، نسأل عن سرعة تردد عمل المعالج، وعدد أنوية المعالجة التي يمتلكها العمل في ذات الوقت، طبعاً بغض النظر عن نوع المعالج والشركة المصنعة، و لكن من جهة أخرى المتعمقين في التقنية و الشركات المستخدمة لها تبحث دائماً عن هذة الحسابات بشكل أكثر دقة و لذلك هي تعتمد في ذلك على مقياس التيرافلوب او Teraflop و الذي يعطينا عدد عمليات معالجة الأعداد ذات الفاصلة العائمة التي يستطيع الحاسوب تنفيذها خلال ثانية واحدة و لو فصلنا كلمة Flop باإانجليزية فهي كالتالي “Floating Point Operation Per Second” و هذا المصطلح يُستخدم لقياس قوة معالجة بطاقة الرسومات GPU.

هذا التفسير التقني الذي قد لا يستوعبه الكثير منّا و لكن لنُوضح الصورة اكثر فسوف نضع تفسير عادي يمكن للجميع التعرف على دور التيرافلوب بشكل أبسط.
بكل بساطة كلما زادت قوة معالج الرسومات GPU كلما كانت هناك رسومات أفضل وأداء أفضل، الأخير يعني أننا سنحصل على معدل إطارات أعلى و بالتالي لعب سلس و أيضاً سرعة عالية في معالجة الرسومات و يقل التقطيع و التباطوء، لكن من حيث رسومات أفضل فالأمر سيكون أعمق من ذلك بكثير.
مع التطور المتسارع لتقنيات الرسومات و الجرافكس بدأت الكثير من العناصر الجديدة تدخل إلى عالم ألعاب الفيديو و التي تجعلها أقرب إلى الواقعية مثل المؤثرات الفيزيائية للحركة، مثال على ذلك حركة شعر الشخصيات التي أصبحت تحاكي في وقتنا الحالي الحركة الواقعية و تنطبق عليها جميع قوانين الفيزياء و أيضاً عدد المضلعات التي تٌستخدم في رسم و تصميم الشخصيات حيث أصبحنا نرى معالم هذه الشخصيات لا يمكن تفريقها عن الحقيقة فهناك نتوءات و تجاعيد و مسامات عرق و تعابير تفعالية تتغير بتغير مزاج الشخصية.. إلخ كل هذا لم نكن نراه في الألعاب قبل عقد أو عقدين من الزمن حيث كانت الشخصيات أقرب إلى أن تكون دمى أو رسومات كرتونية.
إذاً كلما زادت التيرافلوب كلما زاد الأداء و زادت قوة الرسومات، هذا هو ملخص مصطلح التيرافلوب الذي يجب أن يعرفه الكثير منا كلاعبين.

كيف يمكن حساب تيرافلوب Teraflop ؟

يتم حساب Teraflop من بعض الأرقام و المعطيات التي ندركها كثير في اجهزتنا و دائما ما نسأل عنها عند شرائنا او استفسارنا عن اي جهاز الكتروني و يمكن حساب Teraflop بالمعادلة التالية:
(عدد أنوية معالج بطاقة الرسومات * سرعة المعالجة بالميجاهيرتز * 2 ÷ 1000.000 للتحويل من فلوب إلى تيرافلوب)
الرقم 2 تم استخدامه لأن بعض المعالجات الحديثة تستطيع تقديم عمليتين خلال دورة واحدة و سنقوم هنا بحساب قوة معالج رسومات ال Xbox One كمثال لتوضيح الصورة.
تيرافلوب Teraflop
بطاقة الرسومات في الجهاز تحتوي على 768 نواة معالجة “Core” بينما سرعة المعالجة فيه هي 853 ميجاهيرتز و بالتالي و حسب المعادلة 768 ضرب 853 = 655,104 الآن هذا الرقم سنقوم بضربه في 2 حسب المعادلة ليصبح لدينا 1,310,208 بتقسيم الرقم على 1000.000 يكون الناتج لدينا هو 1,3 تيرافلوب.