فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی و برنامه‌نویسی موازی با CUDA برای پردازش‌های سنگین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی و برنامه‌نویسی موازی با CUDA برای پردازش‌های سنگین

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی پیشرفته و موازی‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با معماری پردازنده‌های گرافیکی
• 2. مبانی برنامه‌نویسی موازی
• 3. معرفی CUDA و اکوسیستم آن
• 4. ساختار حافظه در GPU
• 5. انواع هسته‌ها و بلوک‌های اجرایی
• 6. مدل برنامه‌نویسی CUDA
• 7. نخ‌ها، بلوک‌ها و شبکه‌ها
• 8. مدیریت حافظه در CUDA
• 9. حافظه سراسری (Global Memory)
• 10. حافظه اشتراکی (Shared Memory)
• 11. حافظه ثابت (Constant Memory)
• 12. حافظه بافت (Texture Memory)
• 13. ثبات‌ها (Registers) و حافظه محلی (Local Memory)
• 14. همگام‌سازی نخ‌ها
• 15. موانع (Barriers)
• 16. مدیریت رویدادها (Events)
• 17. پروفایلینگ و بهینه‌سازی عملکرد
• 18. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
• 19. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ CUDA
• 20. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه
• 21. کاهش تداخل (Coalescing) در دسترسی به حافظه سراسری
• 22. استفاده مؤثر از حافظه اشتراکی
• 23. مدیریت پهنای باند حافظه
• 24. کاهش تأخیر حافظه
• 25. برنامه‌نویسی مبتنی بر هسته (Kernel Programming)
• 26. ساختار توابع هسته (Kernel Functions)
• 27. مقادیر بازگشتی هسته‌ها
• 28. مدیریت خطا در هسته‌ها
• 29. تخصیص حافظه پویا در GPU
• 30. انتقال داده بین CPU و GPU
• 31. هم‌زمان‌سازی انتقال داده
• 32. استفاده از جریان‌ها (Streams)
• 33. برنامه‌نویسی ناهمگام (Asynchronous Programming)
• 34. مدل اجرایی CUDA
• 35. برنامه‌نویسی برداری (Vector Programming)
• 36. عملیات جمع برداری
• 37. عملیات ضرب ماتریس
• 38. الگوریتم‌های موازی رایج
• 39. مرتب‌سازی موازی (Parallel Sorting)
• 40. جستجوی موازی (Parallel Searching)
• 41. پردازش تصویر موازی
• 42. فیلتر کردن تصویر
• 43. کاهش نویز
• 44. تلفیق تصاویر
• 45. پردازش سیگنال موازی
• 46. تبدیل فوریه سریع موازی
• 47. فیلتر کردن سیگنال
• 48. محاسبات علمی موازی
• 49. شبیه‌سازی‌های فیزیکی
• 50. مدل‌سازی مولکولی
• 51. تحلیل داده‌های حجیم
• 52. یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• 53. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 54. استنتاج مدل‌های یادگیری عمیق
• 55. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 56. مباحث پیشرفته در CUDA
• 57. برنامه‌نویسی چند هسته‌ای (Multi-GPU Programming)
• 58. ارتباط بین GPUها
• 59. مدیریت حافظه در سیستم‌های چند GPU
• 60. تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی
• 61. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
• 62. برنامه‌نویسی موازی برای پردازش‌های گرافیکی
• 63. تکنیک‌های رندرینگ موازی
• 64. پردازش هندسه موازی
• 65. پردازش سایه‌زن موازی
• 66. مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی موازی در علوم کامپیوتر
• 67. مدل‌های پردازش موازی
• 68. معماری‌های کامپیوتری موازی
• 69. چالش‌های برنامه‌نویسی موازی
• 70. موازی‌سازی داده و موازی‌سازی وظیفه
• 71. مفاهیم هم‌روندی (Concurrency) و موازی‌سازی (Parallelism)
• 72. برنامه‌نویسی با OpenMP
• 73. برنامه‌نویسی با MPI
• 74. مقایسه CUDA با سایر مدل‌های موازی‌سازی
• 75. پلتفرم‌های برنامه‌نویسی موازی
• 76. مبانی آمار و احتمالات در پردازش داده
• 77. کاربرد ریاضیات در الگوریتم‌های موازی
• 78. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های موازی
• 79. اصول طراحی الگوریتم‌های کارآمد
• 80. مبانی پایگاه داده و مدیریت داده
• 81. مبانی شبکه‌های کامپیوتری
• 82. امنیت در سیستم‌های توزیع‌شده
• 83. اصول مهندسی نرم‌افزار برای سیستم‌های موازی
• 84. تست و اعتبارسنجی نرم‌افزارهای موازی
• 85. مستندسازی فنی و علمی
• 86. اخلاق حرفه‌ای در مهندسی نرم‌افزار
• 87. کاربرد پردازش موازی در حل مسائل پیچیده
• 88. نوآوری در الگوریتم‌های محاسباتی
• 89. روش‌های تحقیق در علوم کامپیوتر
• 90. ارزیابی عملکرد سیستم‌های پردازشی
• 91. توسعه نرم‌افزارهای علمی و کاربردی
• 92. برنامه‌نویسی شیءگرا در CUDA
• 93. الگوهای طراحی نرم‌افزار برای سیستم‌های موازی
• 94. معماری‌های پردازشی نوین
• 95. تکنیک‌های محاسبات علمی با کارایی بالا
• 96. کاربرد GPU در محاسبات علمی
• 97. پیشرفت‌های اخیر در سخت‌افزار و نرم‌افزار موازی
• 98. آینده برنامه‌نویسی موازی