اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تسریع محاسبات MATLAB با استفاده از پردازش موازی GPU

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسریع محاسبات MATLAB با استفاده از پردازش موازی GPU

موضوع کلی: محاسبات علمی و مهندسی با شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری

موضوع میانی: بهینه‌سازی عملکرد نرم‌افزارهای محاسباتی با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات علمی و مهندسی
• 2. مبانی پردازش موازی
• 3. معماری پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 4. تاریخچه و تکامل GPU در محاسبات
• 5. چرا از GPU برای محاسبات استفاده کنیم؟
• 6. مزایای شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 7. معرفی MATLAB و محیط آن
• 8. نصب و پیکربندی ابزارهای GPU در MATLAB
• 9. مفاهیم پایه در پردازش موازی GPU
• 10. انتقال داده بین CPU و GPU
• 11. حافظه GPU و مدیریت آن
• 12. کار با آرایه‌ها و ماتریس‌ها در GPU
• 13. عملیات پایه برداری در GPU
• 14. عملیات پایه ماتریسی در GPU
• 15. توابع داخلی MATLAB برای GPU
• 16. کار با داده‌های بزرگ در GPU
• 17. بهینه‌سازی انتقال داده
• 18. تکنیک‌های کاهش تأخیر انتقال
• 19. استفاده از حافظه مشترک GPU
• 20. مدیریت حافظه در GPU
• 21. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه
• 22. الگوهای موازی‌سازی در GPU
• 23. کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 24. تقسیم وظایف بین هسته‌های GPU
• 25. همگام‌سازی پردازش‌ها در GPU
• 26. موازی‌سازی توابع MATLAB
• 27. استفاده از `arrayfun` و `cellfun` در GPU
• 28. کار با داده‌های ساختاریافته در GPU
• 29. توابع سفارشی برای GPU
• 30. نوشتن کرنل‌های CUDA در MATLAB
• 31. مقدمه‌ای بر زبان CUDA
• 32. ساختار کرنل‌های CUDA
• 33. مدیریت تردها و بلوک‌ها در CUDA
• 34. توابع کتابخانه‌ای CUDA
• 35. استفاده از cuBLAS برای عملیات ماتریسی
• 36. استفاده از cuFFT برای تبدیل فوریه
• 37. استفاده از cuRAND برای تولید اعداد تصادفی
• 38. استفاده از cuSOLVER برای حل سیستم‌های خطی
• 39. بهینه‌سازی کرنل‌های CUDA
• 40. مدیریت حافظه در سطح کرنل
• 41. اشکال‌زدایی کرنل‌های CUDA
• 42. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
• 43. پروفایلینگ کد GPU
• 44. ابزارهای پروفایلینگ در MATLAB
• 45. تحلیل نتایج پروفایلینگ
• 46. تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی
• 47. موازی‌سازی الگوریتم‌های تکرارشونده
• 48. حل معادلات دیفرانسیل در GPU
• 49. شبیه‌سازی‌های عددی در GPU
• 50. پردازش تصویر در GPU
• 51. پردازش سیگنال در GPU
• 52. یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی در GPU
• 53. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 54. استفاده از Deep Learning Toolbox در MATLAB
• 55. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده در GPU
• 56. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق بر روی GPU
• 57. کار با داده‌های بزرگ در یادگیری عمیق
• 58. بهینه‌سازی آموزش مدل‌ها
• 59. استفاده از GPU برای استنتاج مدل
• 60. کاربردهای محاسبات GPU در مهندسی برق
• 61. کاربردهای محاسبات GPU در مهندسی مکانیک
• 62. کاربردهای محاسبات GPU در مهندسی عمران
• 63. کاربردهای محاسبات GPU در مهندسی شیمی
• 64. کاربردهای محاسبات GPU در علوم زیستی
• 65. کاربردهای محاسبات GPU در مالی
• 66. بهینه‌سازی کد برای معماری‌های مختلف GPU
• 67. ملاحظات سخت‌افزاری در محاسبات GPU
• 68. انتخاب شتاب‌دهنده مناسب
• 69. مقایسه عملکرد GPU و CPU
• 70. معرفی پلتفرم‌های ابری برای محاسبات GPU
• 71. استفاده از سرویس‌های ابری MATLAB
• 72. امنیت در محاسبات ابری
• 73. مدیریت پروژه در محاسبات GPU
• 74. مستندسازی کد GPU
• 75. بازبینی کد GPU
• 76. تست واحد برای کد GPU
• 77. مقدمه‌ای بر اصول مهندسی نرم‌افزار
• 78. اصول طراحی نرم‌افزار برای سیستم‌های موازی
• 79. استانداردهای کدنویسی در MATLAB
• 80. ملاحظات اخلاقی در محاسبات علمی
• 81. مسئولیت‌پذیری در استفاده از فناوری
• 82. آینده محاسبات علمی و GPU
• 83. روندهای جدید در معماری‌های پردازشی
• 84. نقش هوش مصنوعی در شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
• 85. درس‌های آموخته از پروژه‌های شتاب‌داده شده
• 86. چالش‌های پیش رو در محاسبات موازی
• 87. منابع برای یادگیری بیشتر
• 88. تمرین‌های عملی و پروژه‌ها
• 89. ارزیابی عملکرد نهایی
• 90. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 91. مقدمه‌ای بر مباحث پیشرفته در MATLAB GPU
• 92. کار با داده‌های حجیم و توزیع‌شده
• 93. موازی‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیشرفته
• 94. شبیه‌سازی‌های پیچیده در حوزه فیزیک
• 95. کاربرد در پردازش داده‌های حسگرها
• 96. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیل داده
• 97. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای مهندسی شتاب‌داده شده
• 98. جمع‌بندی مباحث اصلی دوره
• 99. مرور کلی بر ابزارها و تکنیک‌ها