اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع برنامه‌نویسی موازی با CUDA برای شبیه‌سازی‌های فیزیکی و مهندسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع برنامه‌نویسی موازی با CUDA برای شبیه‌سازی‌های فیزیکی و مهندسی

موضوع کلی: علوم محاسباتی و پردازش موازی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی برای محاسبات سنگین علمی (HPC)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی معماری پردازنده‌های گرافیکی و مدل برنامه‌نویسی CUDA
• 2. آشنایی با سلسله‌مراتب حافظه در کارت‌های گرافیک
• 3. ساختار هسته‌های پردازشی و مدل اجرایی SIMT
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه CUDA در سیستم‌عامل‌های استاندارد
• 5. مدیریت حافظه در دستگاه و انتقال داده بین میزبان و شتاب‌دهنده
• 6. نوشتن اولین برنامه محاسباتی با هسته‌های CUDA
• 7. مفهوم شبکه‌ها و بلوک‌های اجرایی در پردازش موازی
• 8. آدرس‌دهی رشته‌ها و شناسه‌های محلی در پردازش موازی
• 9. مدیریت خطاهای زمان اجرا در برنامه‌های CUDA
• 10. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه سراسری (Global Memory)
• 11. استفاده از حافظه اشتراکی (Shared Memory) برای کاهش تأخیر
• 12. رفع چالش‌های هم‌زمانی و رقابت در حافظه اشتراکی
• 13. پیاده‌سازی ضرب ماتریس‌ها به عنوان الگوی پایه محاسبات علمی
• 14. درون‌یابی و الگوریتم‌های کاهش (Reduction) در CUDA
• 15. کاربرد حافظه ثابت (Constant Memory) در شبیه‌سازی‌های فیزیکی
• 16. استفاده از حافظه بافت (Texture Memory) برای داده‌های دو بعدی
• 17. استراتژی‌های همگام‌سازی رشته‌ها در بلوک‌های پردازشی
• 18. اصول طراحی هسته‌های محاسباتی برای بهینه‌سازی توان عملیاتی
• 19. تکنیک‌های پنهان‌سازی تأخیر حافظه در شبیه‌سازی‌های سنگین
• 20. پیاده‌سازی روش‌های عددی انتگرال‌گیری در محیط CUDA
• 21. شبیه‌سازی ذرات و تعاملات فیزیکی با استفاده از پردازش موازی
• 22. بهینه‌سازی الگوریتم‌های جستجو و مرتب‌سازی در مقیاس بزرگ
• 23. استفاده از جریان‌های اجرایی (Streams) برای هم‌پوشانی محاسبات و انتقال داده
• 24. مدیریت حافظه غیرمستقیم (Pinned Memory) برای افزایش سرعت تبادل
• 25. آشنایی با کتابخانه‌های محاسباتی استاندارد مرتبط با CUDA
• 26. تحلیل کارایی و زمان‌بندی با ابزارهای پروفایلینگ
• 27. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری و مدیریت منابع در معماری‌های مختلف
• 28. پیاده‌سازی میدان‌های برداری و محاسبات شار در فیزیک محاسباتی
• 29. استفاده از تکنیک‌های حافظه کش (L1/L2 Cache) در محاسبات علمی
• 30. روش‌های تبدیل الگوریتم‌های ترتیبی به موازی برای حل معادلات دیفرانسیل
• 31. مدیریت خطاهای عددی در محیط‌های موازی
• 32. پیاده‌سازی الگوریتم‌های مونت‌کارلو در بسترهای موازی
• 33. استفاده از مدل‌های برنامه‌نویسی هیبریدی برای سیستم‌های توزیع‌شده
• 34. بهینه‌سازی مصرف انرژی در محاسبات سنگین علمی
• 35. مستندسازی و استانداردهای کدنویسی برای پروژه‌های محاسباتی
• 36. بررسی پروژه‌های کاربردی در تحلیل داده‌های مهندسی و شبیه‌سازی‌های عددی