فلش‌کارت‌های آموزشی شتاب‌دهی برنامه‌ها با پردازش موازی در پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شتاب‌دهی برنامه‌ها با پردازش موازی در پایتون

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش موازی
• 2. مفاهیم پایه‌ای در برنامه‌نویسی موازی
• 3. تفاوت پردازش ترتیبی و موازی
• 4. مزایای پردازش موازی
• 5. چالش‌های پردازش موازی
• 6. معماری‌های پردازشی
• 7. پردازنده‌های چند هسته‌ای
• 8. حافظه مشترک و حافظه توزیع شده
• 9. نخ‌ها (Threads) و فرایندها (Processes)
• 10. همزمانی (Concurrency) و موازی‌سازی (Parallelism)
• 11. مدل‌های موازی‌سازی
• 12. مدل SPMD و SIMD
• 13. مدل MIMD
• 14. مدل MPI (Message Passing Interface)
• 15. مدل OpenMP
• 16. مدل CUDA
• 17. زبان پایتون و قابلیت‌های موازی‌سازی
• 18. ماژول threading در پایتون
• 19. ایجاد و مدیریت نخ‌ها
• 20. همگام‌سازی نخ‌ها
• 21. قفل‌ها (Locks) و سمافورها (Semaphores)
• 22. شرایط مسابقه (Race Conditions) و بن‌بست (Deadlocks)
• 23. ماژول multiprocessing در پایتون
• 24. ایجاد و مدیریت فرایندها
• 25. ارتباط بین فرایندها (IPC)
• 26. صف‌های پیام (Message Queues)
• 27. اشتراک‌گذاری حافظه
• 28. کتابخانه concurrent.futures
• 29. مدیریت موازی‌سازی با ThreadPoolExecutor
• 30. مدیریت موازی‌سازی با ProcessPoolExecutor
• 31. مقدمه‌ای بر پردازش توزیع شده
• 32. معماری کلاینت-سرور
• 33. پروتکل‌های شبکه
• 34. سوکت‌های پایتون
• 35. ارتباطات TCP و UDP
• 36. کتابخانه Pyro4
• 37. پیاده‌سازی شیء توزیع شده
• 38. فراخوانی از راه دور (RPC)
• 39. کتابخانه Celery
• 40. پردازش وظایف ناهمزمان
• 41. صف وظایف (Task Queue)
• 42. کارگران (Workers) و مدیر (Broker)
• 43. مقدمه‌ای بر پردازش شتاب‌یافته با GPU
• 44. معماری GPU
• 45. برنامه‌نویسی موازی در GPU
• 46. کتابخانه PyCUDA
• 47. نوشتن کرنل‌های CUDA در پایتون
• 48. مدیریت حافظه GPU
• 49. انتقال داده بین CPU و GPU
• 50. کتابخانه Numba
• 51. تولید کد بهینه‌سازی شده برای CPU و GPU
• 52. استفاده از دکوراتور @jit
• 53. کامپایل Just-In-Time (JIT)
• 54. بهینه‌سازی توابع پایتون
• 55. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های موازی‌سازی کلان
• 56. چارچوب Apache Spark
• 57. مفاهیم RDD (Resilient Distributed Datasets)
• 58. عملیات Map و Reduce
• 59. ترانسفورماسیون‌ها و اکشن‌ها
• 60. Spark SQL و DataFrames
• 61. Spark Streaming
• 62. چارچوب Dask
• 63. ساختارهای داده موازی Dask
• 64. Dask Arrays
• 65. Dask DataFrames
• 66. Dask Bags
• 67. زمان‌بندی وظایف در Dask
• 68. کاربردها و الگوهای برنامه‌نویسی موازی
• 69. پردازش داده‌های حجیم
• 70. یادگیری ماشین موازی
• 71. شبیه‌سازی‌های علمی موازی
• 72. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای موازی‌سازی
• 73. اشکال‌زدایی برنامه‌های موازی
• 74. تست برنامه‌های موازی
• 75. اندازه‌گیری عملکرد و پروفایلینگ
• 76. تحلیل گلوگاه‌ها (Bottlenecks)
• 77. انتخاب رویکرد مناسب برای موازی‌سازی
• 78. ملاحظات امنیتی در برنامه‌نویسی موازی
• 79. قوانین مربوط به استفاده از منابع در سیستم‌های اشتراکی
• 80. نمونه‌های عملی از برنامه‌های موازی در پایتون
• 81. پردازش تصویر موازی
• 82. تحلیل متن موازی
• 83. پردازش سیگنال موازی
• 84. تحلیل شبکه‌های اجتماعی موازی
• 85. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری و موازی‌سازی
• 86. سرویس‌های ابری برای پردازش موازی
• 87. اجرای برنامه‌های پایتون در محیط ابری
• 88. مقایسه چارچوب‌های موازی‌سازی
• 89. آینده پردازش موازی و توزیع شده
• 90. تکنیک‌های پیشرفته همگام‌سازی
• 91. الگوهای طراحی موازی
• 92. مدیریت خطای تحمل‌پذیر در سیستم‌های موازی
• 93. ملاحظات مصرف انرژی در پردازش موازی
• 94. اخلاق در مهندسی نرم‌افزار موازی
• 95. اصول توسعه نرم‌افزار ایمن و پایدار
• 96. کاربرد پردازش موازی در هوش مصنوعی
• 97. شبکه‌های عصبی عمیق موازی
• 98. یادگیری تقویتی موازی
• 99. پردازش زبان طبیعی موازی
• 100. پردازش گراف موازی