فلش‌کارت‌های آموزشی برنامه‌نویسی موازی با CUDA: راهنمای جامع توسعه برنامه‌های شتاب‌دهنده GPU

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره برنامه‌نویسی موازی با CUDA: راهنمای جامع توسعه برنامه‌های شتاب‌دهنده GPU

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی موازی و پردازش گره‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش موازی
• 2. مفاهیم اساسی CUDA
• 3. معماری GPU انویدیا
• 4. کار با هسته‌های CUDA
• 5. انواع حافظه در CUDA
• 6. مدل برنامه‌نویسی CUDA
• 7. مدیریت حافظه در CUDA
• 8. انتقال داده بین CPU و GPU
• 9. بهینه‌سازی انتقال داده
• 10. عملیات اتمی در CUDA
• 11. همگام‌سازی نخ‌ها در CUDA
• 12. کلاس‌های حافظه
• 13. حافظه سراسری (Global Memory)
• 14. حافظه مشترک (Shared Memory)
• 15. حافظه ثابت (Constant Memory)
• 16. حافظه سراسری (Texture Memory)
• 17. رجیسترها
• 18. حافظه محلی نخ (Local Memory)
• 19. کاهش پیچیدگی حافظه
• 20. استفاده مؤثر از حافظه مشترک
• 21. مدیریت زمان‌بندی نخ‌ها
• 22. پیکربندی بلوک و شبکه نخ‌ها
• 23. تعداد بلوک‌ها و نخ‌ها
• 24. اندازه بلوک نخ
• 25. محدودیت‌های سخت‌افزاری
• 26. انواع هسته‌های پردازشی CUDA
• 27. کلاس‌های هسته
• 28. طراحی الگوریتم‌های موازی
• 29. تجزیه مسئله به وظایف موازی
• 30. پیمایش داده‌ها (Data Parallelism)
• 31. پیمایش وظایف (Task Parallelism)
• 32. الگوهای برنامه‌نویسی موازی
• 33. الگوی نگاشت (Map)
• 34. الگوی کاهش (Reduce)
• 35. الگوی اسکن (Scan)
• 36. الگوی کانولوشن (Convolution)
• 37. الگوی ضرب ماتریس
• 38. بهینه‌سازی عملکرد هسته‌ها
• 39. کاهش تضاد حافظه سراسری
• 40. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه مشترک
• 41. استفاده از دستورالعمل‌های ویژه
• 42. مدیریت خطا در CUDA
• 43. اشکال‌زدایی برنامه‌های CUDA
• 44. ابزارهای پروفایلینگ CUDA
• 45. NVIDIA Nsight
• 46. CUDA-GDB
• 47. مانیتورینگ منابع GPU
• 48. تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی
• 49. تکنیک‌های کاهش تأخیر (Latency Hiding)
• 50. استفاده از حافظه نهان (Cache)
• 51. مدیریت جریان داده (Data Streaming)
• 52. برنامه‌نویسی ناهمگام (Asynchronous Programming)
• 53. کتابخانه‌های CUDA
• 54. cuBLAS برای جبر خطی
• 55. cuFFT برای تبدیل فوریه
• 56. cuRAND برای اعداد تصادفی
• 57. cuDNN برای شبکه‌های عصبی
• 58. کاربرد CUDA در علوم داده
• 59. تحلیل داده‌های بزرگ
• 60. یادگیری ماشین با CUDA
• 61. پردازش تصویر با CUDA
• 62. شبیه‌سازی‌های علمی با CUDA
• 63. فیزیک محاسباتی
• 64. شیمی محاسباتی
• 65. بیوانفورماتیک با CUDA
• 66. پردازش گراف با CUDA
• 67. مباحث پیشرفته در CUDA
• 68. برنامه‌نویسی چند GPU
• 69. شبکه‌های ارتباطی بین GPU
• 70. مدیریت حافظه یکپارچه (Unified Memory)
• 71. تکنیک‌های برنامه‌نویسی برای GPUهای مختلف
• 72. برنامه‌نویسی موازی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 73. مقدمه‌ای بر پردازش گره‌ای (Node Processing)
• 74. پردازش توزیع‌شده با CUDA
• 75. پلتفرم‌های پردازش گره‌ای
• 76. CUDA در محیط‌های ابری
• 77. امنیت در پردازش موازی و گره‌ای
• 78. ملاحظات اخلاقی در استفاده از GPU
• 79. مقررات مربوط به استفاده از سخت‌افزارهای پردازشی
• 80. راهنمای جامع توسعه برنامه‌های شتاب‌دهنده GPU
• 81. اصول طراحی سیستم‌های شتاب‌دهنده
• 82. معماری‌های جدید GPU
• 83. آینده پردازش موازی
• 84. برنامه‌نویسی موازی برای هوش مصنوعی
• 85. کاربردها و چالش‌های فعلی
• 86. ارزیابی عملکرد برنامه‌های موازی
• 87. روش‌های سنجش سرعت و کارایی
• 88. مطالعات موردی موفق در کاربردهای صنعتی
• 89. توسعه الگوریتم‌های شتاب‌دهنده
• 90. نکات کلیدی در برنامه‌نویسی CUDA
• 91. ملاحظات فنی برای توسعه‌دهندگان
• 92. پروژه‌های عملی برنامه‌نویسی CUDA
• 93. کاربرد CUDA در واقعیت مجازی و افزوده
• 94. پردازش موازی برای بازی‌ها
• 95. شتاب‌دهی به محاسبات علمی پیچیده
• 96. بهینه‌سازی مصرف انرژی در GPUها
• 97. برنامه‌نویسی موازی برای اینترنت اشیاء
• 98. ملاحظات قانونی در استفاده از داده‌ها
• 99. توسعه پایدار با استفاده از پردازش موازی
• 100. آینده پردازش گره‌ای و موازی