اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی شتاب‌دهی محاسبات ریاضی با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU) در محیط CUDA

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شتاب‌دهی محاسبات ریاضی با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU) در محیط CUDA

موضوع کلی: علوم و مهندسی کامپیوتر

موضوع میانی: پردازش موازی و محاسبات با کارایی بالا (HPC)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری پردازنده‌های گرافیکی و تفاوت با پردازنده‌های مرکزی
• 2. آشنایی با مدل برنامه‌نویسی CUDA و سلسله‌مراتب حافظه
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای برنامه‌نویسی CUDA
• 4. ساختار هسته‌ها و مدیریت رشته‌ها در پردازنده گرافیکی
• 5. مدیریت حافظه جهانی و تخصیص بهینه منابع
• 6. آشنایی با مفهوم کاهش محاسباتی در پردازش موازی
• 7. الگوریتم‌های پایه در کاهش داده‌ها و چالش‌های موازی‌سازی
• 8. پیاده‌سازی گام‌به‌گام عملیات کاهش روی داده‌های آرایه‌ای
• 9. بررسی خطاهای رایج در موازی‌سازی و همگام‌سازی رشته‌ها
• 10. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه جهانی با الگوی دسترسی متوالی
• 11. مفهوم حافظه اشتراکی و کاربرد آن در کاهش محاسبات
• 12. کاهش تعارض‌های حافظه در عملیات موازی
• 13. پیاده‌سازی عملیات کاهش با استفاده از حافظه اشتراکی
• 14. تکنیک‌های باز کردن حلقه برای افزایش کارایی هسته‌ها
• 15. مدیریت همگام‌سازی رشته‌ها در بلوک‌های پردازشی
• 16. استفاده از دستورات اتمیک برای محاسبات موازی
• 17. بررسی تأثیر اندازه بلوک بر کارایی پردازش
• 18. تکنیک‌های کاهش داده‌ها در ساختارهای درختی
• 19. بهینه‌سازی عملیات کاهش برای داده‌های بزرگ
• 20. استفاده از حافظه ثابت برای پارامترهای ثابت محاسباتی
• 21. بررسی حافظه بافت و کاربرد آن در بهینه‌سازی خواندن داده‌ها
• 22. پیاده‌سازی عملیات کاهش موازی دو مرحله‌ای
• 23. تحلیل و ارزیابی کارایی برنامه‌های CUDA با ابزارهای پروفایلینگ
• 24. روش‌های رفع گلوگاه‌های محاسباتی در پردازش موازی
• 25. استفاده از جریان‌های موازی برای همپوشانی محاسبات و انتقال داده
• 26. مدیریت پیشرفته حافظه و بهینه‌سازی توان عملیاتی
• 27. پیاده‌سازی عملیات کاهش غیرمتمرکز
• 28. بررسی پایداری و دقت محاسبات در پردازش موازی
• 29. تکنیک‌های رفع اشکال در کدهای موازی گرافیکی
• 30. طراحی معماری سیستم‌های محاسباتی با کارایی بالا
• 31. یکپارچه‌سازی شتاب‌دهنده گرافیکی با برنامه‌های کاربردی مهندسی
• 32. بهینه‌سازی توان مصرفی در محاسبات GPU
• 33. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری و تطبیق الگوریتم‌ها
• 34. مطالعه موردی: شتاب‌دهی محاسبات آماری با روش کاهش
• 35. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد CUDA برای عملیات ریاضی
• 36. استفاده از ویژگی‌های جدید در معماری‌های نوین پردازنده‌های گرافیکی
• 37. اصول امنیت در توسعه نرم‌افزارهای پردازش موازی
• 38. مستندسازی و تست کدهای بهینه‌شده برای محیط‌های صنعتی
• 39. چشم‌انداز آینده محاسبات موازی و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری