اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع برنامه‌نویسی موازی با استفاده از پلتفرم CUDA و پردازنده‌های گرافیکی (GPU)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع برنامه‌نویسی موازی با استفاده از پلتفرم CUDA و پردازنده‌های گرافیکی (GPU)

موضوع کلی: علوم و مهندسی رایانه

موضوع میانی: محاسبات با کارایی بالا و پردازش موازی

📋 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 CUDA و کامپایلر NVCC
• 4. مدل اجرایی هسته‌ها در CUDA و مفهوم Thread و Block و Grid
• 5. تخصیص حافظه در دستگاه و انتقال داده بین میزبان و پردازنده گرافیکی
• 6. مدیریت خطاها و اشکال‌زدایی در برنامه‌های CUDA
• 7. نحوه اجرای گروه‌های رشته‌ای و آدرس‌دهی چندبعدی
• 8. مفهوم حافظه سراسری و بهینه‌سازی دسترسی به آن
• 9. استفاده از حافظه اشتراکی برای کاهش تاخیر دسترسی به داده‌ها
• 10. بررسی الگوهای همگام‌سازی رشته‌ها در حافظه اشتراکی
• 11. مفهوم همگرایی رشته‌ها و تأثیر آن بر کارایی پردازش
• 12. استفاده از حافظه ثابت برای داده‌های کم‌تغییر
• 13. کاربرد حافظه بافت و حافظه سطح در پردازش‌های گرافیکی
• 14. تکنیک‌های بهینه‌سازی دسترسی به حافظه هم‌راستا
• 15. مدیریت جریان‌های اجرایی در CUDA برای همپوشانی محاسبات و انتقال داده
• 16. استفاده از رویدادها برای اندازه‌گیری دقیق زمان اجرا
• 17. تکنیک‌های کاهش سربار در هسته‌های محاسباتی
• 18. پیاده‌سازی الگوریتم‌های ضرب ماتریس با استفاده از حافظه اشتراکی
• 19. بررسی مفهوم اتمیک در عملیات‌های همزمان روی حافظه
• 20. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد CUDA مانند cuBLAS
• 21. آشنایی با کتابخانه cuFFT برای پردازش سیگنال
• 22. مبانی برنامه‌نویسی موازی ناهمگام و کار با استریم‌ها
• 23. استفاده از پروفایلر Nsight برای تحلیل گلوگاه‌های عملکرد
• 24. بهینه‌سازی مصرف انرژی در برنامه‌های موازی
• 25. استراتژی‌های تقسیم‌بندی داده‌ها برای پردازش موازی بزرگ‌مقیاس
• 26. مدیریت حافظه در سیستم‌های چند پردازنده گرافیکی
• 27. پیاده‌سازی الگوریتم‌های مرتب‌سازی موازی در CUDA
• 28. کاربرد پردازش موازی در شبیه‌سازی‌های عددی و علمی
• 29. تکنیک‌های رفع بن‌بست در برنامه‌نویسی موازی
• 30. امنیت در اجرای کدهای موازی و مدیریت دسترسی‌ها
• 31. اصول طراحی هسته‌های بهینه برای پردازش تصویر
• 32. پیاده‌سازی فیلترهای پردازش تصویر به صورت موازی
• 33. مبانی یادگیری عمیق و نقش پردازنده‌های گرافیکی در تسریع آن
• 34. معرفی کتابخانه cuDNN برای توسعه هوش مصنوعی
• 35. مقایسه کارایی بین پیاده‌سازی‌های سریال و موازی
• 36. اصول تست و اعتبارسنجی کدهای موازی در محیط‌های علمی
• 37. تکنیک‌های مستندسازی کدهای CUDA و حفظ قابلیت نگهداری
• 38. پیش‌بینی مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها بر روی سخت‌افزارهای مختلف
• 39. چالش‌های انتقال کدهای Legacy به پلتفرم‌های موازی
• 40. نکات پیشرفته در تنظیمات کامپایلر برای افزایش کارایی
• 41. بررسی آینده معماری پردازنده‌های گرافیکی و استانداردهای جدید