این تخصص به دقت طراحی شده است تا دانش‌آموختگان را با تمامی جنبه‌های کلیدی برنامه‌نویسی GPU آشنا سازد. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• آشنایی عمیق با معماری GPU: درک کنید که GPUها چگونه کار می‌کنند، سلسله مراتب حافظه آن‌ها چیست و چگونه می‌توان از توانایی‌های موازی‌سازی آن‌ها به بهترین شکل بهره برد.
• برنامه‌نویسی با CUDA: تسلط بر زبان برنامه‌نویسی CUDA که توسط NVIDIA برای برنامه‌نویسی GPUها توسعه یافته است. شما نحوه نوشتن کرنل‌های موازی (Parallel Kernels)، مدیریت حافظه GPU و هماهنگی بین هسته‌های پردازشی را فرا خواهید گرفت.
• پیاده‌سازی الگوریتم‌های موازی: یادگیری چگونگی تبدیل الگوریتم‌های ترتیبی به نسخه‌های موازی برای بهره‌برداری حداکثری از GPU. این شامل تکنیک‌هایی برای کاهش وابستگی داده‌ها و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها می‌شود.
• مدیریت حافظه در GPU: آشنایی با انواع حافظه‌های موجود در GPU (گلوبال، اشتراکی، ثابت، تکسچر) و استراتژی‌های بهینه برای انتقال داده‌ها بین CPU و GPU و همچنین بین بخش‌های مختلف حافظه GPU.
• بهینه‌سازی عملکرد: کشف و به کارگیری تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی برای افزایش کارایی برنامه‌های GPU، از جمله همگام‌سازی، کاهش کشمکش حافظه و استفاده از جریان‌های موازی.
• برنامه‌نویسی با OpenCL: درک اصول OpenCL به عنوان یک استاندارد باز برای برنامه‌نویسی موازی روی انواع دستگاه‌ها، از جمله GPUهای شرکت‌های مختلف.
• اشکال‌زدایی و پروفایلینگ: آشنایی با ابزارها و روش‌های اشکال‌زدایی و پروفایلینگ کد GPU برای شناسایی گلوگاه‌ها و بهبود عملکرد.

یادگیری برنامه‌نویسی GPU مزایای چشمگیری در دنیای فناوری امروز دارد:

• افزایش سرعت محاسبات: توانایی حل مسائل پیچیده در زمان کمتر با بهره‌گیری از قدرت پردازش موازی GPUها، که منجر به صرفه‌جویی در زمان و منابع می‌شود.
• تقاضای بالا در بازار کار: برنامه‌نویسان GPU در حوزه‌هایی مانند هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، رباتیک، شبیه‌سازی‌های علمی، گرافیک کامپیوتری و تحلیل داده‌های بزرگ بسیار مورد تقاضا هستند. این مهارت‌ها درها را به روی فرصت‌های شغلی هیجان‌انگیز باز می‌کنند.
• درک عمیق‌تر سخت‌افزار: آشنایی با معماری‌های مدرن کامپیوتری و نحوه تعامل نرم‌افزار با سخت‌افزار در سطح پایین، که برای هر مهندس نرم‌افزار پیشرفته‌ای ارزشمند است.
• توانایی حل مسائل پیچیده: تجهیز شدن به ابزارها و تکنیک‌هایی برای مواجهه با چالش‌های محاسباتی که با پردازش‌های ترتیبی قابل حل نیستند یا زمان‌بر هستند.
• مزیت رقابتی: کسب مهارتی تخصصی و نسبتاً کمیاب که شما را از سایر توسعه‌دهندگان متمایز می‌کند و در ارتقای شغلی یا یافتن فرصت‌های بهتر مؤثر است.
• کمک به پیشرفت علم و فناوری: مشارکت در توسعه برنامه‌ها و الگوریتم‌هایی که مرزهای علم و فناوری را جابجا می‌کنند، از کشف داروهای جدید گرفته تا پیش‌بینی دقیق‌تر آب و هوا.

برای بهره‌برداری حداکثری از این تخصص، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• دانش قوی در زبان برنامه‌نویسی C/C++: اکثر مثال‌ها و تمرینات در این دوره از C/C++ استفاده می‌کنند. آشنایی کامل با مفاهیم اشاره‌گرها، ساختارها، توابع و اصول برنامه‌نویسی شیءگرا ضروری است.
• درک مفاهیم الگوریتم و ساختمان داده: آشنایی با الگوریتم‌های مرتب‌سازی، جستجو و ساختمان داده‌های پایه مانند آرایه‌ها، لیست‌ها و درخت‌ها.
• آشنایی با جبر خطی و حساب دیفرانسیل و انتگرال (در حد پایه): اگرچه این دوره به صورت عمیق وارد مباحث ریاضی نمی‌شود، اما درک پایه‌ای از این مفاهیم می‌تواند در فهم برخی الگوریتم‌ها، به ویژه در کاربردهای هوش مصنوعی، مفید باشد.
• تفکر منطقی و توانایی حل مسئله: توانایی تحلیل مسائل و شکستن آن‌ها به بخش‌های کوچکتر قابل مدیریت برای برنامه‌نویسی موازی.
• دسترسی به GPU (توصیه می‌شود): برای اجرای تمرینات و پروژه‌ها، داشتن یک کارت گرافیک NVIDIA با قابلیت CUDA (حداقل یک GPU از سری GTX 6xx یا جدیدتر) به شدت توصیه می‌شود.

دوره ۱: مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی موازی با CUDA

• مقدمه‌ای بر معماری GPU و مدل برنامه‌نویسی موازی.
• اولین گام‌ها در نوشتن کرنل‌های CUDA.
• مفاهیم Thread، Block و Grid.
• مدیریت حافظه پایه در CUDA (انتقال داده Host-Device).

دوره ۲: برنامه‌نویسی پیشرفته CUDA و بهینه‌سازی

• انواع حافظه در GPU (Shared Memory, Constant Memory, Global Memory).
• استفاده از حافظه اشتراکی برای افزایش عملکرد.
• تکنیک‌های همگام‌سازی و مدیریت رقابت داده‌ها.
• بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای معماری GPU (مثلاً کاهش Warping، Coalesced Memory Access).

دوره ۳: کاربردهای عملی و OpenCL (ممکن است به صورت مجزا یا ترکیبی باشد)

• مطالعه موردی از کاربردهای GPU در هوش مصنوعی یا شبیه‌سازی‌های علمی.
• معرفی OpenCL و تفاوت‌های آن با CUDA.
• نوشتن برنامه‌های ساده با OpenCL.
• استفاده از ابزارهای پروفایلینگ و اشکال‌زدایی برای GPU.

دوره ۴: پروژه نهایی و ارزیابی

• پیاده‌سازی یک پروژه جامع با استفاده از آموخته‌ها.
• حل یک مسئله واقعی با بهره‌گیری از برنامه‌نویسی GPU.
• ارزیابی عملکرد و بهینه‌سازی پروژه نهایی.

توانایی‌های برنامه‌نویسی GPU در طیف وسیعی از صنایع و حوزه‌های علمی کاربرد دارند:

• هوش مصنوعی و یادگیری عمیق: آموزش شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) که نیاز به حجم عظیمی از محاسبات ماتریسی دارند، بدون GPU عملاً غیرممکن است. کتابخانه‌هایی مانند TensorFlow و PyTorch به شدت به GPUها متکی هستند.
• شبیه‌سازی‌های علمی: در فیزیک، شیمی، زیست‌شناسی و مهندسی، شبیه‌سازی‌های پیچیده‌ای مانند دینامیک مولکولی، فلوید دینامیک (CFD)، پیش‌بینی آب و هوا و مدل‌سازی اقلیمی از GPUها برای تسریع محاسبات بهره می‌برند.
• گرافیک کامپیوتری و بازی‌ها: از رندرینگ گرافیک سه‌بعدی در بازی‌های ویدیویی و فیلم‌ها گرفته تا واقعیت مجازی و واقعیت افزوده، GPUها قلب تپنده این کاربردها هستند.
• پردازش تصویر و بینایی ماشین: الگوریتم‌های پردازش تصویر مانند فیلترها، تشخیص الگو، بخش‌بندی تصویر و بینایی ماشین (مانند سیستم‌های خودران) می‌توانند با استفاده از GPUها به طور قابل توجهی سریع‌تر اجرا شوند.
• مالی و بانکداری: در مدل‌سازی ریسک، تحلیل داده‌های مالی با فرکانس بالا (High-Frequency Trading) و شبیه‌سازی‌های Monte Carlo برای قیمت‌گذاری مشتقات، GPUها سرعت لازم را فراهم می‌کنند.
• بلاکچین و ارزهای دیجیتال: فرآیند ماینینگ (استخراج) ارزهای دیجیتال مانند بیت‌کوین و اتریوم به شدت به قدرت پردازشی GPUها برای حل مسائل رمزنگاری متکی است.