اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌سازی عملکرد و پیش‌بینی زمان اجرای برنامه‌های HPC

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی عملکرد و پیش‌بینی زمان اجرای برنامه‌های HPC

موضوع کلی: محاسبات با عملکرد بالا (HPC)

موضوع میانی: HPC و مدلسازی سیستم‌های جبر HPC و آینده پیشتاز

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌سازی عملکرد در HPC
• 2. مفاهیم پایه زمان اجرا و بهره‌وری
• 3. معیارهای سنجش عملکرد (Metrics) در سیستم‌های موازی
• 4. تحلیل پیچیدگی زمانی و مکانی در مقیاس HPC
• 5. مدل‌های نظری زمان اجرا (Theoretical Execution Time)
• 6. مفهوم Roofline Model و تحلیل محدودیت‌ها
• 7. تحلیل محدودیت حافظه (Memory Bound) در مقابل محدودیت پردازش (Compute Bound)
• 8. مدل‌سازی پهنای باند حافظه و تاخیر (Latency)
• 9. تحلیل سلسله‌مراتب حافظه در مدل‌های پیش‌بینی
• 10. مدل‌سازی عملکرد پردازنده و Pipeline
• 11. تاثیر دستورالعمل‌های SIMD بر پیش‌بینی زمان اجرا
• 12. مدل‌سازی هزینه ارتباطات در شبکه‌های HPC
• 13. مدل‌های هزینه ارتباطی LogP و مدل‌های مشتق شده
• 14. تحلیل زمان اجرای برنامه‌های MPI
• 15. مدل‌سازی سربار همگام‌سازی (Synchronization Overhead)
• 16. پیش‌بینی زمان اجرای الگوریتم‌های موازی متداول
• 17. تحلیل مقیاس‌پذیری قوی (Strong Scaling)
• 18. تحلیل مقیاس‌پذیری ضعیف (Weak Scaling)
• 19. قانون آمدال (Amdahl's Law) و محدودیت‌های تسریع
• 20. قانون گستابروک (Gustafson's Law) و مدل‌سازی مقیاس‌پذیری
• 21. مدل‌سازی عملکرد در معماری‌های GPU
• 22. تحلیل انتقال داده بین Host و Device در پیش‌بینی زمان
• 23. مدل‌سازی بهره‌وری هسته‌های CUDA و OpenCL
• 24. تحلیل اشغال حافظه و تاثیر آن بر زمان اجرای GPU
• 25. مدل‌سازی برنامه‌های ناهمگن (Heterogeneous Computing)
• 26. تکنیک‌های پروفایلینگ برای استخراج داده‌های مدل‌سازی
• 27. استفاده از ابزارهای Performance Counters
• 28. تحلیل نقاط گلوگاه (Bottleneck Analysis)
• 29. مدل‌سازی آماری زمان اجرا
• 30. استفاده از رگرسیون برای پیش‌بینی زمان اجرا
• 31. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین (ML-based Prediction)
• 32. تخمین زمان اجرا با استفاده از داده‌های تاریخی (Historical Data)
• 33. مدل‌سازی اثرات نویز سیستم (System Noise/Jitter)
• 34. تحلیل تاثیر توپولوژی شبکه بر زمان اجرای برنامه‌ها
• 35. مدل‌سازی عملکرد سیستم‌های فایل موازی (Parallel File Systems)
• 36. پیش‌بینی زمان I/O در برنامه‌های HPC
• 37. مدل‌سازی تداخل منابع (Resource Contention)
• 38. تحلیل اثرات Cache Miss بر مدل‌های پیش‌بینی
• 39. مدل‌سازی عملکرد در محیط‌های مجازی شده و کانتینری
• 40. استراتژی‌های بهینه‌سازی بر اساس مدل‌های پیش‌بینی
• 41. اعتبار‌سنجی مدل‌های عملکرد (Model Validation)
• 42. تحلیل خطا در پیش‌بینی زمان اجرا
• 43. مدل‌سازی برای برنامه‌های دینامیک و تطبیقی
• 44. پیش‌بینی زمان اجرا در محیط‌های ابری HPC
• 45. مدل‌سازی مصرف انرژی در کنار زمان اجرا
• 46. بهینه‌سازی Trade-off بین زمان اجرا و مصرف انرژی
• 47. تحلیل عملکرد در مقیاس اگزاسکیل (Exascale Performance)
• 48. مدل‌سازی برای برنامه‌های با داده‌های حجیم (Big Data HPC)
• 49. روش‌های تخمین زمان اجرا برای کاربر‌های نهایی (User-level Estimation)
• 50. طراحی ابزارهای پیش‌بینی زمان برای سیستم‌های زمان‌بندی (Schedulers)
• 51. مدل‌سازی اثرات Compiler Optimization بر زمان اجرا
• 52. تحلیل تاثیر مدیریت حافظه و Garbage Collection در HPC
• 53. مدل‌سازی عملکرد در زبان‌های سطح بالا (Python/Julia) برای HPC
• 54. پیش‌بینی زمان اجرای کتابخانه‌های ریاضی بهینه‌شده (BLAS/LAPACK)
• 55. مدل‌سازی توزیع بار (Load Balancing) و تاثیر آن بر زمان کل
• 56. تحلیل زمان اجرای الگوریتم‌های Iterative در HPC
• 57. مدل‌سازی زمان اجرا برای شبیه‌سازی‌های مونت‌کارلو
• 58. تخمین زمان اجرای برنامه‌های موازی با گام‌های زمانی (Time-stepping)
• 59. مدل‌سازی اثرات NUMA بر پیش‌بینی عملکرد
• 60. تحلیل تاثیر Hyper-threading بر مدل‌های زمان اجرا
• 61. مدل‌سازی پیشرفته برای سیستم‌های چند‌لایه (Multi-tier Memory)
• 62. روش‌های شتاب‌دهی مدل‌های پیش‌بینی عملکرد
• 63. مقایسه مدل‌های تحلیلی در مقابل مدل‌های تجربی
• 64. تکنیک‌های Extrapolation برای پیش‌بینی عملکرد در مقیاس‌های بزرگتر
• 65. مدل‌سازی زمان اجرای برنامه‌های گرافیکی موازی
• 66. تحلیل تاثیر توزیع داده‌ها بر زمان اجرای توابع کاهش (Reduction)
• 67. مدل‌سازی هزینه ارتباطات در الگوریتم‌های All-to-All
• 68. پیش‌بینی زمان اجرای برنامه‌های با ساختار گرافیکی (Irregular Applications)
• 69. مدل‌سازی اثرات Lock Contention در برنامه‌های Shared Memory
• 70. تحلیل عملکرد در محیط‌های MPI+OpenMP
• 71. مدل‌سازی زمان اجرا برای سیستم‌های ذخیره‌سازی NVMe در HPC
• 72. پیش‌بینی زمان اجرای برنامه‌های مبتنی بر Task-based Parallelism
• 73. مدل‌سازی اثرات Thermal Throttling بر زمان اجرا
• 74. تحلیل اثرات Clock Speed و DVFS بر مدل‌های پیش‌بینی
• 75. مدل‌سازی عملکرد در پردازنده‌های ARM برای HPC
• 76. پیش‌بینی زمان اجرای برنامه‌های AI/ML در زیرساخت HPC
• 77. مدل‌سازی ارتباطات در شبکه‌های InfiniBand و Omni-Path
• 78. تحلیل اثرات Topology-aware Mapping بر زمان اجرا
• 79. استفاده از مدل‌های Queueing Theory برای پیش‌بینی زمان انتظار و اجرا
• 80. مدل‌سازی عملکرد برای سیستم‌های توزیع‌شده بسیار بزرگ
• 81. رویکردهای مدرن در تخمین زمان اجرای برنامه‌های علمی