تراشه هوش مصنوعی (AI Chip) سخت‌افزار تخصصی‌ای است که برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی طراحی و بهینه‌سازی شده است. برخلاف پردازنده‌های همه‌منظوره قدیمی که سعی می‌کردند هر کاری را به تنهایی انجام دهند، پردازنده هوش مصنوعی امروزی عضوی از یک خانواده بزرگ و متنوع از قطعات تخصصی است؛ از واحد پردازش گرافیکی (GPU) انویدیا که کماکان پادش بی‌چالش آموزش مدل‌های بزرگ است تا واحد پردازش تنسور (TPU) اختصاصی گوگل و واحد پردازش عصبی (NPU) که اکنون در گوشی‌های هوشمند و لپ‌تاپ‌ها نفوذ کرده‌اند.
آینده پردازش، آینده تراشه‌های هوش مصنوعی است. درحالی‌که زمانی همه‌چیز به موبایل‌ها و رایانه‌های شخصی ختم می‌شد، امروز این تراشه‌ها در حال قدرت‌بخشی به عصر هوش مصنوعی فیزیکی (Physical AI) هستند؛ ربات‌هایی که در انبارها قدم می‌زنند، خودروهایی که بدون راننده در خیابان‌ها حرکت می‌کنند و پهپادهایی که دنیای اطراف را اسکن می‌کنند، همگی مولود تراشه هوش مصنوعی هستند.
در این مقاله جامع از آکادمی فگابین، با تاریخچه، انواع (CPU، GPU، NPU، TPU، ASIC)، معماری، بازار ۹۷۵ میلیارد دلاری و آینده این فناوری حیاتی آشنا می‌شوید.
تاریخچه تراشه هوش مصنوعی؛ از ایده تا پردازنده‌های تخصصی
برای درک جایگاه امروزی تراشه هوش مصنوعی، باید مسیر تاریخی آن را مرور کنیم؛ از روزهایی که همه‌چیز با CPU انجام می‌شد تا عصر کنونی که پردازنده‌های تخصصی حرف اول را می‌زنند.
دوران CPU (Central Processing Unit)؛ پدر همه، اما نه بهترین برای AI
در ابتدا، همه‌چیز با واحد پردازش مرکزی (CPU) انجام می‌شد. CPU یک «جعبه ابزار همه‌فن‌حریف» است؛ می‌تواند متن بنویسد، اعداد را جمع بزند، از اینترنت دانلود کند و بله، حتی الگوریتم ساده‌ای از یادگیری ماشین را هم اجرا کند. اما مشکل CPU در انحصار طلبی آن نهفته است.
CPU تنها چند هسته قوی دارد که برای انجام کارهای پیچیده به صورت سری (تک تک) طراحی شده‌اند. اما مدل‌های هوش مصنوعی (مخصوصاً شبکه‌های عصبی عمیق) برای آموزش، نیاز به انجام میلیون‌ها محاسبه ساده ریاضی به طور همزمان (موازی) دارند – کاری که CPU در آن ضعیف است. CPU مثل ۱۰ محقق قهار در یک اتاق است که وقتی می‌خواهند یک کار بزرگ را سریع پیش ببرند، مدام به هم تنه می‌زنند.
انقلاب GPU (Graphics Processing Unit)؛ انویدیا و تولد یک غول
در اواخر دهه ۲۰۱۰، محققان هوش مصنوعی متوجه شدند که واحد پردازش گرافیکی (GPU) ساخته شده برای بازی‌های کامپیوتری، ناخواسته برای یادگیری ماشین عالی است. چرا GPU؟ چون هزاران هسته ساده و ضعیف دارد که می‌توانند با هم (موازی) کار کنند و معادلات ساده‌تری مثل ضرب ماتریس را با سرعت باورنکردنی انجام دهند. GPU مانند هزاران دانش‌آموز دبیرستانی است که در یک اتاق بزرگ، هر کدام یک معادله کوچک را حل می‌کنند و در نهایت کار در کسری از ثانیه تمام می‌شود.
شرکت انویدیا (NVIDIA) با درک این فرصت تاریخی، زیرساخت نرم‌افزاری قدرتمندی به نام CUDA ایجاد کرد و طی یک دهه، بیش از ۹۰ درصد بازار تراشه هوش مصنوعی را در دست گرفت.
چرا دیگر به تراشه هوش مصنوعی اختصاصی نیاز داریم؟ (محدودیت‌های GPU)
GPU تا همین اواخر پادشاه بی‌چالش بود، اما با رشد انفجاری مدل‌هایی مثل GPT-4 و Gemini، حتی GPU هم به محدودیت‌هایش رسید:
– مصرف برق بالا: دیتاسنترهای هوش مصنوعی سالانه به اندازه یک کشور برق مصرف می‌کنند
– حافظه محدود: مدل‌های بزرگ با تریلیون‌ها پارامتر، به پهنای باند حافظه بالاتر از آنچه یک GPU ارائه می‌دهد نیاز دارند
– جایگاه بیشترین بار مصرفی: این مصرف بالا منجر به سرمایه‌گذاری ۵۰۰ میلیارد دلاری در پروژه‌ای مثل Stargate بین OpenAI، Softbank و Oracle در سال ۲۰۲۶ شده است
علاوه بر این، در دنیای باتری‌خورهای کوچک (موبایل، لپ‌تاپ، عینک هوشمند) دیگر جایی برای GPUهای ۷۰۰ واتی نیست. اینجاست که انقلاب جدیدی در پردازنده هوش مصنوعی آغاز می‌شود؛ انقلابی که در آن واحد پردازش عصبی (NPU) و تراشه‌های ASIC (مدارهای مجتمع خاص منظوره) حرف اول را می‌زنند.
انواع تراشه هوش مصنوعی؛ از CPU همه‌منظوره تا ASIC اختصاصی
تراشه هوش مصنوعی یکسان نیست. بسته به کاربرد، محدودیت بودجه و نیازهای محاسباتی، انواع مختلفی از پردازنده‌ها برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند. در این بخش، با مهم‌ترین آنها آشنا می‌شوید.
پدر همه، اما نه بهترین برای AI – CPU (Central Processing Unit)
واحد پردازش مرکزی (CPU) قدیمی‌ترین و همه‌منظوره‌ترین نوع پردازنده هوش مصنوعی است.
| ویژگی | توضیح |
| ساختار | چند هسته قدرتمند (۸ تا ۶۴ هسته) |
| نوع پردازش | سریال (تک تک دستورات) |
| مزیت | انعطاف‌پذیری بالا – هر کاری را می‌تواند انجام دهد |
| عیب برای AI | موازی‌سازی محدود – برای آموزش مدل‌های بزرگ کند است |
| مصرف برق | نسبتاً پایین (۳۵ تا ۱۵۰ وات) |
| کاربرد در AI | استنتاج (Inference) مدل‌های کوچک، برنامه‌ریزی (Orchestration) |
نمونه‌های معروف: Intel Xeon، AMD EPYC پادشاه آموزش مدل‌های بزرگ – GPU (Graphics Processing Unit)
GPU (Graphics Processing Unit) – پادشاه آموزش مدل‌های بزرگ
واحد پردازش گرافیکی (GPU) که با انقلاب یادگیری عمیق به شهرت رسید، همچنان پرچمدار تراشه هوش مصنوعی برای آموزش مدل‌های بزرگ است.
| ویژگی | توضیح |
| ساختار | هزاران هسته ساده و ضعیف (تا ۱۰,۰۰۰ هسته) |
| نوع پردازش | موازی عظیم (همزمان هزاران عملیات) |
| مزیت | سرعت فوق‌العاده در ضرب ماتریس – مناسب شبکه‌های عصبی |
| عیب | مصرف انرژی بالا، حافظه محدود |
| مصرف برق | بالا (۲۰۰ تا ۷۰۰ وات) |
| کاربرد در AI | آموزش مدل‌های بزرگ، پردازش ویدیو، رندر سه‌بعدی |
نمونه‌های معروف: NVIDIA H100، B200 (بلک‌ول)، AMD Instinct، Intel Data Center GPU Max
NPU (Neural Processing Unit) – تراشه هوش مصنوعی در جیب شما
نکته جالب: نمونه اولیه یک پردازنده قدرتمند در مراکز داده، حدود ۳ کیلوگرم وزن دارد و در مقیاس صنعتی با آرایه‌ای از این تراشه‌ها، مگا کامپیوترهایی مثل DGX ساخته می‌شود. به تازگی شرکت Cerebras تراشه عظیم الجثه‌ای ساخته که به اندازه یک ویفر کامل سیلیکونی (سیلیکون ویفر) است و هدف آن حل مشکل ارتباط بین تراشه‌ها در کنار هم است.
تراشه هوش مصنوعی در جیب شما – NPU (Neural Processing Unit)
واحد پردازش عصبی (NPU) جدیدترین عضو خانواده پردازنده هوش مصنوعی است که برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین روی دستگاه‌های کم‌مصرف (لبه) طراحی شده است.
| ویژگی | توضیح |
| ساختار | معماری داده‌روند (Dataflow) – داده مستقیماً بین هسته‌ها جریان می‌یابد |
| مزیت | مصرف برق بسیار پایین، تأخیر (Latency) نزدیک به صفر |
| عیب | فقط برای کاربردهای خاص (شبکه‌های عصبی) بهینه شده است |
| مصرف برق | بسیار پایین (۱ تا ۱۵ وات) |
| کاربرد در AI | استنتاج (Inference) روی دستگاه (موبایل، لپ‌تاپ، دوربین، خودرو) |
نمونه‌های معروف: Neural Engine اپل (در iPhone و Mac)، NPU کوالکام (Hexagon)، NPU مدیاتک، NPU اینتل (Meteor Lake)
TPU (Tensor Processing Unit) – معماری اختصاصی گوگل برای تنسورها
واحد پردازش تنسور (TPU) تراشه اختصاصی گوگل است که از ابتدا برای اجرای عملیات تنسوری (Tensor) در چارچوب TensorFlow طراحی شده است. تنسور در ریاضیات به آرایه‌ای از اعداد گفته می‌شود که در یادگیری ماشین، داده‌ها به این شکل نمایش داده می‌شوند.
| ویژگی | توضیح |
| ساختار | ماتریس پردازنده (Systolic Array) – آرایشی از سلول‌های ضرب‌کننده که داده در آن جریان می‌یابد |
| مزیت | عملکرد فوق‌العاده در عملیات ماتریسی (Matrix Multiplication)، مصرف انرژی بهینه |
| عیب | وابستگی به اکوسیستم گوگل (TensorFlow، JAX) |
| مصرف برق | متوسط (۵۰ تا ۲۰۰ وات) |
| کاربرد در AI | هم آموزش و هم استنتاج – طراحی شده برای مراکز داده گوگل |
داستان جالب: گوگل یک بار محاسباتی را که با ۵۰ عدد GPU انجام می‌داد با ۵ عدد TPU و با سرعت بالاتر انجام داد.
نسل‌های TPU:
– TPUv1 (۲۰۱۶): فقط برای استنتاج (Inference)
– TPUv2 (۲۰۱۷): اضافه شدن قابلیت آموزش
– TPUv3 (۲۰۱۸): افزایش چشمگیر عملکرد
– TPUv4 (۲۰۲۱): معماری ابری، مقیاس‌پذیری تا ۴,۰۹۶ تراشه
– TPUv5 (۲۰۲۴-۲۰۲۵): بهبود مصرف انرژی و عملکرد آموزش
– TPUv6 (Trillium – ۲۰۲۵-۲۰۲۶): آخرین نسل با افزایش ۴.۷ برابری پهنای باند حافظه و بهبود ۶۷ درصدی مصرف انرژی
TPU نسخه ۶ (Trillium) در دیتاسنترهای گوگل با اتصال نوری، کارایی بالایی را نشان داده است.
ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) – نهایت تخصصی‌سازی
مدار مجتمع خاص منظوره (ASIC) قله تخصصی‌سازی در دنیای تراشه هوش مصنوعی است. این تراشه‌ها فقط و فقط برای یک کار خاص طراحی می‌شوند و در آن کار بینظیر عمل می‌کنند، اما انعطاف‌پذیری صفر دارند.
| ویژگی | توضیح |
| ساختار | کاملاً اختصاصی و بهینه برای یک الگوریتم خاص |
| مزیت | حداکثر سرعت و کمترین مصرف انرژی برای آن کار خاص |
| عیب | عدم انعطاف‌پذیری – با تغییر الگوریتم، تراشه بلااستفاده می‌شود |
| مصرف برق | بسیار پایین (متناسب با کاربرد) |
| کاربرد در AI | استنتاج (Inference) در حجم بالا، کاربردهای ثابت (مثل تشخیص چهره، ترجمه همزمان) |
نمونه‌های معروف: Bitmain محصولات ASIC برای ماینینگ بیت‌کوین، پردازنده‌های اختصاصی Tesla برای خودروهای خودران (Dojo)، Meta برای اجرای الگوریتم‌های رتبه‌بندی، تراشه‌های اینترنت اشیا (IoT) با کاربرد ثابت (مثل تشخیص کلمه کلیدی «Hey Google»).
نکته کلیدی برای موبایل‌ها: NPU هم از خانواده ASICهاست، با این تفاوت که قابلیت برنامه‌ریزی محدودی دارد و چند نوع معماری داده را پشتیبانی می‌کند، در حالی که یک ASIC خالص فقط یک الگوریتم خاص را اجرا می‌کند.
سیستم‌های روی تراشه (SoC) – همه‌چیز در یک بسته
در دنیای واقعی، دیگر دستگاه‌ها از یک تراشه مجزا استفاده نمی‌کنند. یک سیستم روی تراشه (SoC) شامل CPU، GPU، NPU، حافظه و کنترلرهای ورودی/خروجی در یک بسته واحد است.
نمونه‌های معروف SoC مجهز به NPU:
– Apple A17 Pro / M3 / M4 (Neural Engine)
– Qualcomm Snapdragon 8 Gen 3 (Hexagon NPU)
– MediaTek Dimensity 9300 (APU)
– Intel Core Ultra (Meteor Lake – اولین NPU اینتل در لپ‌تاپ‌های x86)
مزیت SoC: اجزای مختلف با هم کار می‌کنند و مصرف انرژی کلی کاهش می‌یابد.
سخت‌افزار Open Source؛ پایان انحصار؟
در سال‌های اخیر، جنبش سخت‌افزار متن‌باز به دنیای تراشه هوش مصنوعی هم رسیده است. پروژه‌هایی مثل OpenTitan و OpenPOWER در حال تلاش برای کاهش وابستگی به چند شرکت بزرگ هستند. اگرچه هنوز در مراحل اولیه است، اما پتانسیل تغییر معادله قدرت در این صنعت را دارد.
آینده تراشه هوش مصنوعی؛ نوری، کوانتومی، سه‌بعدی و مغزی
تراشه هوش مصنوعی امروزی با محدودیت‌های فیزیکی جدی روبروست. ترانزیستورها دیگر نمی‌توانند کوچک‌تر شوند (محدودیت قانون مور)، مصرف انرژی به طرز وحشتناکی افزایش یافته و گرمای تولیدی قابل کنترل نیست. در این بخش، با فناوری‌هایی آشنا می‌شوید که جانشین نسل فعلی خواهند شد.
محاسبات نوری (Optical Computing) – به جای الکترون، فوتون
بزرگترین مشکل پردازنده هوش مصنوعی امروزی، گرمای تولید شده توسط حرکت الکترون‌ها در سیم‌های مسی نازک است. محاسبات نوری از فوتون‌ها (ذرات نور) به جای الکترون‌ها استفاده می‌کند.
| ویژگی | تراشه الکترونیکی فعلی | تراشه نوری آینده |
| رسانه | الکترون (با اصطکاک و گرما) | فوتون (بدون اصطکاک و گرما) |
| سرعت | محدود (مقاومت مسیر) | سرعت نور (غیرقابل مقایسه سریع‌تر) |
| مصرف انرژی | بالا (گرمای مقاومت الکتریکی) | بسیار پایین |
| چگالی | محدود (افزایش هسته‌ها به قیمت گرما) | بسیار بالا |
شرکت‌های Lightmatter و Lightelligence در سال‌های اخیر پیشرفت‌های بزرگی در این زمینه داشته‌اند.
محاسبات کوانتومی (Quantum Computing) – ورود به بعد جدید
در حالی که تراشه هوش مصنوعی فعلی در ضرب اعداد اعشاری (ماتریس‌ها) عالی عمل می‌کند، اما برای حل برخی مسائل (مثل بهینه‌سازی ترکیبیاتی، شبیه‌سازی مولکول‌ها و رمزنگاری) به شدت ضعیف است. کامپیوتر کوانتومی با استفاده از کیوبیت‌ها (۰ و ۱ همزمان) می‌تواند این مسائل را در چند ثانیه حل کند.
البته این فناوری هنوز سال‌ها با بلوغ فاصله دارد، اما پیش‌بینی می‌شود اوایل دهه ۲۰۳۰ کامپیوترهای کوانتومی با ۱۰۰۰ کیوبیت پایدار وارد بازار شوند.
تراشه‌های سه‌بعدی (3D Chiplets) – پایان تراشه تخت
تراشه‌های سنتی دو بعدی و تخت هستند. معماری چیپلت (Chiplet) چندین «قطعه کوچک» (Chiplet) را در کنار هم و حتی روی هم (۳D) قرار می‌دهد تا کارایی و اتصال داخلی را افزایش دهد.
مزایا:
– کاهش فاصله بین پردازنده و حافظه
– افزایش پهنای باند داخلی
– امکان ترکیب چیپلت‌های ساخته شده با فناوری‌های مختلف (مثلاً چیپلت منطقی با ۳ نانومتر، چیپلت حافظه با ۵ نانومتر)
AMD با معماری 3D V-Cache پیشگام این حوزه است و حالا Intel و Apple نیز از آن پیروی کرده‌اند.
نورومورفیک (Neuromorphic Computing) – تراشه‌ای که مانند مغز فکر می‌کند
معماری نورومورفیک به جای کپی کردن از مغز در سطح ریاضی (شبکه‌های عصبی که روی GPU اجرا می‌شوند)، در سطح فیزیکی از مغز تقلید می‌کند.
تفاوت کلیدی:
– تراشه معمولی: پردازنده و حافظه از هم جدا هستند و داده باید رفت و برگشت کند (معماری فون‌نوی من)
– تراشه نورومورفیک: همانند سیناپس‌های مغز، پردازش و حافظه در یک مکان فیزیکی انجام می‌شوند
نمونه‌ها:
– Loihi 2: اینتل
– TrueNorth: IBM
– NorthPole: IBM (نسل جدید)
این تراشه‌ها برای اجرای الگوریتم‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) مناسب هستند و مصرف انرژی فوق‌العاده پایینی دارند (میلی‌وات در مقابل وات و کیلووات).
رقابت غول‌ها؛ پردازنده هوش مصنوعی در آستانه تصاحب جهان (بازار ۹۷۵ میلیارد دلاری)
دیگر عصر «یک تراشه برای همه نیازها» به سر آمده است. بازار تراشه هوش مصنوعی به سرعت در حال قطبی شدن و تخصصی شدن است. طبق پیش‌بینی‌های سال ۲۰۲۵، ارزش بازار جهانی AI Chip تا سال ۲۰۳۰ به حدود ۹۷۵ میلیارد دلار خواهد رسید.
سه بازیگر اصلی و استراتژی‌های متفاوت
۱. انویدیا (NVIDIA) – پادشاه بلامنازع GPU
انویدیا با سهم حدود ۸۰ تا ۹۰ درصد از بازار آموزش مدل‌های بزرگ، در جایگاه شکننده‌ای قرار دارد. مشتریان بزرگ (گوگل، آمازون، متا) از وابستگی استراتژیک به یک فروشنده واحد ناراضی هستند و هر کدام مشغول طراحی تراشه هوش مصنوعی اختصاصی خود هستند.
نقاط قوت: اکوسیستم CUDA، یکپارچگی سخت‌افزار و نرم‌افزار بینظیر، اعتماد مشتریان بزرگ
چالش‌ها: قیمت‌های افسارگسیخته (هر H100 حدود ۳۰,۰۰۰ تا ۴۰,۰۰۰ دلار)، کمبود عرضه، وابستگی مشتریان
۲. اینتل (Intel) – غول سنتی در تلاش برای بازگشت
اینتل دیر به مهمانی پردازنده هوش مصنوعی رسید اما با معرفی Gaudi 3 (رقیب مستقیم H100) و اضافه کردن NPU به پردازنده‌های نسل جدیدش (Meteor Lake، Lunar Lake) نشان داده است که قصد تسلیم ندارد.
نقاط قوت: توزیع گسترده در بازار لپ‌تاپ و سرور، سرمایه‌گذاری عظیم
چالش‌ها: عقب‌ماندگی از انویدیا در اکوسیستم نرم‌افزاری
۳. AMD (Advanced Micro Devices) – شکارچی جایگاه دوم
AMD با معماری CDNA 3 و تراشه MI300X که در سوپرکامپیوتر El Capitan (کامپیوتری که الگوریتم‌های هوش مصنوعی روی آن اجرا می‌شود) استفاده شده، نفس‌های انویدیا را به شماره انداخته است.
نقاط قوت: قیمت رقابتی نسبت به انویدیا، پلتفرم متن‌باز نرم‌افزاری (ROCm)
چالش‌ها: فاصله معنادار با CUDA در سادگی و پشتیبانی کتابخانه‌ای
معماری مراکز داده در ۲۰۲۶؛ فاصله گرفتن از معماری توزیع‌شده؟
معماری مراکز داده قبلی بر پایه خوشه‌های عظیم از GPUها در فضاهای مختلف بود. امروزه، با گسترش نیاز به آموزش مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی، شاهد متمرکز شدن محاسبات ابری در «ابر غول» مقیاس‌پذیر با تراشه‌های هوش مصنوعی تخصصی مانند TPU گوگل و Trainium آمازون هستیم. این روند مشکلات ارتباطی و تأخیر شبکه را کاهش می‌دهد.
جمع‌بندی؛ تراشه هوش مصنوعی، قلب تپنده فردای هوشمند
در این مقاله جامع، با تمام ابعاد تراشه هوش مصنوعی آشنا شدیم. از روزهای اولیه که CPUهای همه‌منظوره پاسخگوی نیازهای ساده بودند تا عصر کنونی که GPUها و TPUهای تخصصی، مدل‌های زبانی غول‌پیکر را تغذیه می‌کنند.
حرف آخر
تراشه هوش مصنوعی دیگر یک قطعه سخت‌افزاری جزئی نیست. این فناوری، ستون فقرات انقلاب صنعتی چهارم و عصر هوشمندی است. از کوچک‌ترین سنسور اینترنت اشیا در خانه شما تا بزرگترین ابرکامپیوترهای جهان که آب و هوا را شبیه‌سازی می‌کنند – همگی به نوعی از پردازنده هوش مصنوعی تغذیه می‌شوند.
نکته مهم برای مخاطب حرفه‌ای: انتخاب معماری و نوع AI Chip مناسب، یکی از استراتژیک‌ترین تصمیم‌های سازمانی در دهه آینده خواهد بود. اشتباه در انتخاب، می‌تواند میلیون‌ها دلار هزینه و سال‌ها فرصت عقب‌افتادگی از رقبا را به همراه داشته باشد.
«محدودیت‌های هوش مصنوعی، محدودیت‌های تراشه‌های آن است. هر پیشرفتی در AI، ابتدا در فیزیک و معماری تراشه اتفاق می‌افتد.»
دعوت به اقدام نهایی
اگر به دنبال پیاده‌سازی آنچه در این مقاله گفتیم – از آشنایی با معماری تراشه هوش مصنوعی تا انتخاب و بهره‌گیری از پردازنده‌های مناسب برای کسب‌وکارتان – به بهترین شکل هستید، تیم متخصص فگابین با ارائه مجموعه کاملی از خدمات طراحی و توسعه وب‌سایت، خدمات طراحی و توسعه اپلیکیشن و خدمات سئو در کنار شماست. ما راه‌حل را از مشاوره تا اجرا و پشتیبانی، ساده و شفاف می‌کنیم. دعوتتان می‌کنیم:
نمونه‌کارهای ما را در نمونه‌کارهای فگابین ببینید.
برای آشنایی با مدل همکاری و تعرفه خدمات برنامه‌نویسی به این صفحه سر بزنید.-
آماده‌اید که پروژه را شروع کنیم؟ همین حالا برای یک جلسه مشاوره تخصصی رایگان با ما تماس بگیرید.
کار ما را در شبکه‌های اجتماعی دنبال کنید تا از آخرین روندهای فناوری باخبر بمانید:
همچنین برای مطالعه مقالات آموزشی بیشتر، ازآکادمی فگابین دیدن فرمایید.
