اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی عملکرد GPU

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی عملکرد GPU

موضوع کلی: سیستم‌های کامپیوتری پیشرفته

موضوع میانی: پردازشگرهایSIMT

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازنده‌های گرافیکی و کاربردهای آن‌ها
• 2. معماری GPU: بررسی واحدهای پردازش موازی
• 3. مقایسه GPUهای مجتمع، اختصاصی و ابری
• 4. نصب و پیکربندی درایورهای GPU
• 5. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ عملکرد GPU
• 6. درک مفاهیم حافظه در GPU: VRAM و پهنای باند
• 7. بهینه‌سازی مصرف انرژی در GPU
• 8. مبانی برنامه‌نویسی با CUDA
• 9. مبانی برنامه‌نویسی با OpenCL
• 10. بررسی کتابخانه‌های بهینه‌سازی GPU: cuDNN و cuBLAS
• 11. بهینه‌سازی عملکرد GPU در یادگیری ماشین
• 12. بهینه‌سازی عملکرد GPU در پردازش تصویر
• 13. بهینه‌سازی عملکرد GPU در شبیه‌سازی‌های علمی
• 14. بهینه‌سازی عملکرد GPU در بازی‌سازی
• 15. پروفایلینگ و دیباگینگ برنامه‌های GPU
• 16. درک گلوگاه‌های عملکردی در GPU
• 17. استفاده از تکنیک‌های Cache در برنامه‌نویسی GPU
• 18. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه در GPU
• 19. بررسی تکنیک‌های کاهش همگام‌سازی در GPU
• 20. مدیریت حافظه پویا در GPU
• 21. بررسی معماری‌های مختلف GPU: NVIDIA, AMD, Intel
• 22. مقایسه عملکرد GPUهای نسل جدید
• 23. بهینه‌سازی عملکرد GPU برای مدل‌های پیچیده
• 24. استفاده از تکنیک‌های کاهش دقت محاسباتی
• 25. بهینه‌سازی عملکرد GPU با استفاده از تکنیک‌های tiling
• 26. استفاده از تکنیک‌های Loop Unrolling در GPU
• 27. بررسی تاثیر اندازه بلوک (block size) بر عملکرد GPU
• 28. بهینه‌سازی عملکرد GPU با استفاده از تکنیک‌های vectorization
• 29. استفاده از تکنیک‌های Fusion Operations در GPU
• 30. بررسی تاثیر نوع کامپایلر بر عملکرد GPU
• 31. بهینه‌سازی عملکرد GPU با استفاده از تکنیک‌های Instruction Scheduling
• 32. بررسی تاثیر تعداد threadها بر عملکرد GPU
• 33. بهینه‌سازی عملکرد GPU در محیط‌های چند GPU
• 34. استفاده از تکنیک‌های Inter-Process Communication (IPC) در GPU
• 35. بررسی تاثیر پهنای باند ارتباطی بر عملکرد GPU
• 36. بهینه‌سازی عملکرد GPU برای محاسبات با دقت بالا
• 37. بررسی تکنیک‌های Quantization در GPU
• 38. استفاده از تکنیک‌های Pruning در GPU
• 39. بهینه‌سازی عملکرد GPU با استفاده از تکنیک‌های Knowledge Distillation
• 40. بررسی معماری Tensor Core در GPUهای NVIDIA
• 41. بهینه‌سازی عملکرد GPU برای مدل‌های Transformer
• 42. استفاده از تکنیک‌های Mixed Precision Training در GPU
• 43. بررسی تاثیر اندازه Batch Size بر عملکرد GPU
• 44. بهینه‌سازی عملکرد GPU با استفاده از تکنیک‌های Gradient Accumulation
• 45. بررسی تکنیک‌های Data Parallelism در GPU