توانایی برنامه‌نویسی موازی با CUDA یک مهارت کلیدی در حوزه‌های متعددی از جمله هوش مصنوعی، یادگیری عمیق، تحلیل داده‌های بزرگ، شبیه‌سازی‌های علمی، پردازش تصویر و ویدئو، و حتی توسعه بازی‌های ویدیویی است. با تسلط بر CUDA، شما قادر خواهید بود الگوریتم‌های محاسباتی سنگین را ده‌ها یا حتی صدها برابر سریع‌تر از پردازنده‌های مرکزی (CPU) اجرا کنید. این مهارت نه تنها به شما امکان می‌دهد پروژه‌های خود را با کارایی بی‌نظیری به پیش ببرید، بلکه فرصت‌های شغلی هیجان‌انگیزی را در شرکت‌های پیشرو در حوزه‌های فناوری، تحقیقات، و توسعه برای شما فراهم می‌آورد. بازار کار برای متخصصان CUDA به سرعت در حال رشد است و نیاز به افرادی که بتوانند از تمام پتانسیل GPUها استفاده کنند، بیش از هر زمان دیگری احساس می‌شود. این دوره شما را به یک متخصص برنامه‌نویسی موازی تبدیل خواهد کرد که در دنیای رقابتی امروز بسیار ارزشمند است.

این دوره جامع، تمامی جنبه‌های برنامه‌نویسی CUDA را پوشش می‌دهد تا شما را به یک متخصص تمام‌عیار تبدیل کند:

• معماری پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و نحوه عملکرد آن‌ها.
• مفاهیم اصلی CUDA: هسته‌ها (Kernels)، نخ‌ها (Threads)، بلاک‌ها (Blocks) و گریدها (Grids).
• مدیریت حافظه در CUDA: حافظه‌های جهانی (Global)، مشترک (Shared)، ثابت (Constant) و بافت (Texture) و بهینه‌سازی دسترسی به آن‌ها.
• انتقال داده بین CPU و GPU و تکنیک‌های بهینه‌سازی آن.
• جریان‌های CUDA (CUDA Streams) برای همزمان‌سازی و افزایش کارایی.
• رویدادها (Events) و زمان‌بندی دقیق عملیات GPU.
• مدل‌های اجرای ناهمگام (Asynchronous Execution) برای حداکثر بهره‌وری.
• برنامه‌نویسی با CUBLAS، CUFFT، و دیگر کتابخانه‌های پرکاربرد CUDA.
• شناسایی و رفع گلوگاه‌های عملکردی با استفاده از ابزارهای پروفایلینگ مانند NVProf و Nsight.
• تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی کد CUDA شامل کوالسینگ حافظه، بهینه‌سازی حافظه مشترک، و کاهش واگرایی.
• استفاده از سیستم‌های چند GPU و ارتباط بین آن‌ها.
• اشکال‌زدایی (Debugging) کدهای CUDA با استفاده از Nsight Compute و Nsight Systems.
• پیاده‌سازی پروژه‌های عملی و واقعی در حوزه‌های مختلف.

برای بهره‌مندی حداکثری از مطالب این دوره، توصیه می‌شود که پیش‌نیازهای زیر را دارا باشید:

• آشنایی کامل با زبان برنامه‌نویسی C++: شامل مفاهیم پایه‌ای مانند متغیرها، توابع، حلقه‌ها، شرط‌ها، اشاره‌گرها، و ساختارهای داده.
• درک اولیه از مفاهیم برنامه‌نویسی موازی (اختیاری اما مفید).
• آشنایی با جبر خطی و ماتریس‌ها (برای بخش‌های مربوط به کاربردهای علمی و هوش مصنوعی).
• یک کامپیوتر مجهز به کارت گرافیک NVIDIA با قابلیت CUDA (برای تمرینات عملی).

این دوره به صورت ماژولار و با رعایت سیر منطقی یادگیری طراحی شده است تا شما قدم به قدم با مفاهیم CUDA آشنا شوید:

• بخش اول: مقدمه‌ای بر محاسبات موازی و GPU
  • معرفی مفهوم محاسبات موازی و ضرورت آن.
  • تاریخچه و معماری پردازنده‌های گرافیکی.
  • مقایسه CPU و GPU در پردازش موازی.
• بخش دوم: راه‌اندازی محیط و اولین کد CUDA
  • نصب CUDA Toolkit و تنظیمات محیط توسعه.
  • ساختار یک برنامه ساده CUDA و اجرای اولین هسته.
  • مفاهیم Thread، Block، Grid و Dimension.
• بخش سوم: مدیریت حافظه CUDA
  • انواع حافظه در GPU (Global, Shared, Constant, Texture).
  • استراتژی‌های انتقال داده بهینه بین Host و Device.
  • تکنیک‌های کاهش تاخیر دسترسی به حافظه.
• بخش چهارم: همزمان‌سازی و جریان‌های CUDA
  • معرفی Streamها و Eventها برای کنترل جریان اجرای هسته‌ها.
  • برنامه‌نویسی ناهمگام و مزایای آن.
  • مدیریت خطاها در برنامه‌های CUDA.
• بخش پنجم: بهینه‌سازی پیشرفته CUDA
  • تشخیص و رفع گلوگاه‌های عملکرد با ابزارهای پروفایلینگ.
  • تکنیک‌های پیشرفته برای بهینه‌سازی دسترسی به حافظه و اجرای هسته‌ها.
  • کاهش واگرایی (Divergence) در Warps.
• بخش ششم: کتابخانه‌های CUDA و کاربردها
  • آشنایی با CUBLAS، CUFFT، Thrust و دیگر کتابخانه‌ها.
  • پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های رایج (مانند ضرب ماتریس، فیلترهای تصویر).
  • معرفی کلی کاربردهای CUDA در یادگیری عمیق و هوش مصنوعی.
• بخش هفتم: اشکال‌زدایی و کار با چند GPU
  • استفاده از ابزارهای اشکال‌زدایی Nsight.
  • مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی با چندین GPU.
  • نکات و ترفندهای پیشرفته.

یکی از نقاط قوت این دوره، تاکید بر یادگیری عملی و پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی است. در طول دوره، شما با نمونه‌های کد فراوان و تمرینات چالش‌برانگیز مواجه خواهید شد که به شما کمک می‌کند مفاهیم تئوری را به صورت عملی پیاده‌سازی کنید. این رویکرد عملی تضمین می‌کند که شما پس از اتمام دوره، نه تنها دانش تئوری کافی، بلکه توانایی پیاده‌سازی و حل مسائل واقعی را نیز خواهید داشت. برخی از نمونه‌های کاربردی که در این دوره به آن‌ها پرداخته می‌شود عبارتند از:

• ضرب ماتریس‌های بزرگ: بهینه‌سازی الگوریتم ضرب ماتریس با استفاده از حافظه مشترک و تکنیک‌های پیشرفته CUDA.
• پردازش تصویر: اعمال فیلترهای مختلف (مانند فیلتر گوسی، تشخیص لبه) بر روی تصاویر با سرعت بالا.
• شبیه‌سازی‌های علمی: پیاده‌سازی بخش‌هایی از شبیه‌سازی‌های فیزیکی یا شیمیایی که نیازمند محاسبات سنگین هستند.
• الگوریتم‌های جستجو و مرتب‌سازی موازی: بهینه‌سازی الگوریتم‌های کلاسیک برای اجرا بر روی GPU.
• مقدمه‌ای بر کاربرد در یادگیری عمیق: درک نحوه استفاده از CUDA در فریمورک‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و PyTorch.

این مسترکلاس برای طیف وسیعی از افراد که علاقه‌مند به بهره‌گیری از قدرت GPUها و انجام محاسبات با کارایی بالا هستند، طراحی شده است:

• برنامه‌نویسان C++ که به دنبال افزایش کارایی برنامه‌های خود و ورود به دنیای محاسبات موازی هستند.
• محققان و دانشجویان رشته‌های کامپیوتر، هوش مصنوعی، فیزیک، مهندسی، و علوم داده که نیاز به شبیه‌سازی‌های سریع‌تر یا پردازش داده‌های بزرگ دارند.
• مهندسان نرم‌افزار که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه محاسبات با کارایی بالا (High-Performance Computing – HPC) گسترش دهند.
• توسعه‌دهندگان بازی که به دنبال بهینه‌سازی گرافیک، فیزیک، و الگوریتم‌های پیچیده در بازی‌های خود هستند.
• هر فردی که به دنبال کسب یک مهارت تخصصی و پرتقاضا در حوزه تکنولوژی‌های نوین است.

آنچه این دوره را از سایر دوره‌ها متمایز می‌کند و آن را به انتخابی ایده‌آل برای یادگیری CUDA تبدیل می‌سازد:

• جامعیت محتوا: پوشش تمامی جنبه‌های ضروری برنامه‌نویسی CUDA از مبتدی تا پیشرفته، به همراه نکات کاربردی.
• تمرکز عملی: تاکید بر کدنویسی عملی، حل مسئله، و پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی برای تثبیت مفاهیم.
• محتوای به‌روز: سرفصل‌ها و مثال‌ها بر اساس آخرین نسخه‌های CUDA Toolkit و بهترین روش‌های توسعه در صنعت تنظیم شده‌اند.
• مدرس خبره: تدریس توسط متخصصی با تجربه عملی و آکادمیک در زمینه GPU Computing و HPC.
• دسترسی پایدار و آفلاین: ارائه کامل دوره به صورت فیزیکی بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، که نیاز به اینترنت برای دسترسی به محتوا را از بین می‌برد و دسترسی دائمی و بدون محدودیت را تضمین می‌کند. توجه داشته باشید که این دوره دانلودی نیست.