فلش‌کارت‌های آموزشی معماری و برنامه‌نویسی در پردازش موازی ترکیبی: از تئوری تا عمل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری و برنامه‌نویسی در پردازش موازی ترکیبی: از تئوری تا عمل

موضوع کلی: علوم کامپیوتر

موضوع میانی: سیستم‌های توزیع‌شده و موازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. در زیر 100 سرفصل برای دوره آموزشی "معماری و برنامه‌نویسی در پردازش موازی ترکیبی: از تئوری تا عمل" با الهام از کتاب "پردازش موازی در محیط‌های ترکیبی" ارائه شده است:
• 2. مقدمه‌ای بر پردازش موازی
• 3. مفاهیم اساسی سیستم‌های توزیع‌شده
• 4. تفاوت پردازش موازی و توزیع‌شده
• 5. معماری‌های پردازش موازی
• 6. معماری SIMD
• 7. معماری MIMD
• 8. معماری پردازش ناهمگن
• 9. پلتفرم‌های پردازش موازی
• 10. پردازنده‌های چند هسته‌ای
• 11. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 12. شبکه‌های محاسباتی توزیع‌شده
• 13. رایانش ابری برای پردازش موازی
• 14. رایانش لبه برای پردازش موازی
• 15. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
• 16. مدل فراخوانی روال از راه دور (RPC)
• 17. مدل پیام‌رسانی (Message Passing Interface - MPI)
• 18. مدل اشتراک حافظه (Shared Memory Model)
• 19. مدل زبان‌های سطح بالا (High-Level Languages)
• 20. مدل‌های همگام‌سازی و ارتباط
• 21. قفل‌ها و سمافورها
• 22. متغیرهای شرطی
• 23. حباب‌های اتمی (Atomic Operations)
• 24. مسائل همگام‌سازی رایج
• 25. بن‌بست (Deadlock)
• 26. مسابقه داده (Data Race)
• 27. نکته حیاتی (Critical Section)
• 28. انواع الگوهای پردازش موازی
• 29. الگوی تقسیم و حل (Divide and Conquer)
• 30. الگوی نقشه‌برداری و کاهش (MapReduce)
• 31. الگوی خط لوله (Pipeline)
• 32. الگوی وظیفه محور (Task-Based Parallelism)
• 33. الگوی داده محور (Data-Driven Parallelism)
• 34. پیاده‌سازی پردازش موازی با MPI
• 35. مقدمات MPI
• 36. ارسال و دریافت پیام در MPI
• 37. ارتباطات گروهی در MPI
• 38. انواع ارتباطات در MPI
• 39. برنامه‌نویسی موازی با OpenMP
• 40. مقدمات OpenMP
• 41. دستورالعمل‌های OpenMP برای موازی‌سازی حلقه‌ها
• 42. موازی‌سازی وظایف با OpenMP
• 43. همگام‌سازی در OpenMP
• 44. مدیریت حافظه در OpenMP
• 45. پردازش موازی با CUDA
• 46. مقدمات CUDA
• 47. معماری GPU و مدل برنامه‌نویسی CUDA
• 48. تخصیص حافظه در CUDA
• 49. اجرای کرنل‌ها در CUDA
• 50. همگام‌سازی در CUDA
• 51. بهینه‌سازی عملکرد در CUDA
• 52. پردازش موازی با OpenCL
• 53. مقدمات OpenCL
• 54. مفاهیم پلتفرم و دستگاه در OpenCL
• 55. نوشتن کرنل‌ها در OpenCL
• 56. ارتباط بین میزبان و دستگاه در OpenCL
• 57. همگام‌سازی در OpenCL
• 58. ملاحظات عملکردی در OpenCL
• 59. پردازش در محیط‌های ترکیبی
• 60. چالش‌های پردازش ترکیبی
• 61. استراتژی‌های ادغام پلتفرم‌ها
• 62. مدیریت منابع در محیط‌های ترکیبی
• 63. برنامه‌نویسی هتروژن
• 64. ابزارهای برنامه‌نویسی هتروژن
• 65. موازی‌سازی الگوریتم‌های رایج
• 66. مرتب‌سازی موازی
• 67. جستجوی موازی
• 68. ضرب ماتریس موازی
• 69. حل معادلات خطی موازی
• 70. تحلیل گراف موازی
• 71. یادگیری ماشین موازی
• 72. شبکه‌های عصبی موازی
• 73. پردازش تصویر موازی
• 74. شبیه‌سازی‌های علمی موازی
• 75. بهینه‌سازی و پروفایلینگ برنامه‌های موازی
• 76. تکنیک‌های پروفایلینگ
• 77. تحلیل تنگناهای عملکردی
• 78. کاهش سربار ارتباطی
• 79. بهینه‌سازی استفاده از حافظه
• 80. موازنه بار (Load Balancing)
• 81. اشکال‌زدایی برنامه‌های موازی
• 82. روش‌های اشکال‌زدایی
• 83. ابزارهای اشکال‌زدایی موازی
• 84. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 85. تحمل خطا (Fault Tolerance)
• 86. قابلیت اطمینان (Reliability)
• 87. مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 88. کارایی (Efficiency)
• 89. انرژی محاسباتی
• 90. پردازش موازی برای کلان داده (Big Data)
• 91. چارچوب‌های پردازش کلان داده موازی
• 92. Apache Spark
• 93. Apache Flink
• 94. پردازش داده‌های جریانی موازی
• 95. کاربردها و مطالعات موردی
• 96. محاسبات علمی پیشرفته
• 97. شبیه‌سازی‌های زیست‌شناسی
• 98. شبیه‌سازی‌های مالی
• 99. هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
• 100. پردازش زبان طبیعی موازی