دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش ویدئو با مقیاس بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش ویدئو با مقیاس بزرگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر محاسبات سطح بالا و پردازش ویدئو
• 2. ضرورت بهینه سازی عملکرد در پردازش ویدئو
• 3. مفاهیم پایه ویدئو دیجیتال: پیکسل، فریم، رزولوشن
• 4. ساختار و نمایش داده‌های ویدئویی
• 5. عملیات رایج پردازش ویدئو: فیلترینگ، تبدیل‌ها
• 6. آشنایی با کدک‌های ویدئویی (H.264, HEVC)
• 7. معیارهای سنجش عملکرد (Throughput, Latency, Speedup)
• 8. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی در برنامه‌ها
• 9. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی با هدف کارایی بالا
• 10. مروری بر معماری‌های سخت‌افزاری HPC
• 11. مرور پیچیدگی الگوریتمی و نماد O بزرگ
• 12. ساختارهای داده کارآمد برای دسترسی به ویدئو
• 13. سلسله مراتب حافظه (Cache, RAM, Disk)
• 14. برنامه‌نویسی آگاه از کش (Cache-aware programming)
• 15. مبانی معماری پردازنده‌های مرکزی (CPU): هسته‌ها و پایپ‌لاین
• 16. موازی‌سازی سطح دستورالعمل (ILP)
• 17. مفاهیم برداری‌سازی (Vectorization) و دستورالعمل‌های SIMD
• 18. بهینه‌سازی‌های کامپایلر (پرچم‌ها، Inlining, Loop Unrolling)
• 19. معرفی ابزارهای پروفایلینگ (gprof, perf)
• 20. متدولوژی‌های بنچمارکینگ دقیق
• 21. قانون آمدال و محدودیت‌های موازی‌سازی
• 22. قانون گستافسون و مقیاس‌پذیری
• 23. اصول محاسبات موازی
• 24. تفاوت همزمانی (Concurrency) و موازی‌سازی (Parallelism)
• 25. شرایط مسابقه (Race Conditions) و مکانیزم‌های همگام‌سازی
• 26. مدل‌های نخ‌بندی (Threading Models): pthreads, C++ std::thread
• 27. استفاده از OpenMP برای موازی‌سازی حافظه مشترک
• 28. موازی‌سازی حلقه‌ها با OpenMP
• 29. موازی‌سازی داده‌ها در پردازش ویدئو
• 30. موازی‌سازی وظایف در پایپ‌لاین‌های ویدئویی
• 31. اشتراک‌گذاری کاذب (False Sharing) و مشکلات انسجام کش
• 32. تراز کردن حافظه (Memory Alignment) برای عملکرد بهتر
• 33. بهینه‌سازی الگوهای دسترسی به داده‌ها برای CPU
• 34. استراتژی‌های کارآمد بافربندی فریم‌های ویدئویی
• 35. پیاده‌سازی فیلترهای موازی (مانند Gaussian, Sobel)
• 36. موازی‌سازی الگوریتم‌های تخمین حرکت
• 37. بهینه‌سازی کدگذاری آنتروپی برای CPUها
• 38. دستورالعمل‌های SIMD Intrinsics برای ویدئو (SSE, AVX)
• 39. تکنیک‌های پیشرفته SIMD
• 40. استفاده از کتابخانه Intel IPP (Integrated Performance Primitives)
• 41. طراحی کتابخانه‌های پردازش ویدئو مقاوم در برابر نخ‌ها (Thread-Safe)
• 42. ساختارهای داده بدون قفل (Lock-Free) در پایپ‌لاین‌های ویدئویی
• 43. پردازش ناهمزمان برای افزایش توان عملیاتی (Throughput)
• 44. توازن بار پویا (Dynamic Load Balancing) برای هسته‌های CPU
• 45. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک کدک ویدئویی مبتنی بر CPU
• 46. معرفی معماری پردازنده‌های گرافیکی (GPU): SM, Warps, Threads
• 47. مبانی مدل برنامه‌نویسی CUDA
• 48. مبانی مدل برنامه‌نویسی OpenCL
• 49. حافظه‌های Global, Shared, Constant, Local در GPU
• 50. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه در GPUها
• 51. طراحی Kernel برای پردازش ویدئو
• 52. موازی‌سازی فیلترهای تصویری روی GPU
• 53. تخمین حرکت با شتاب‌دهنده GPU
• 54. استفاده از حافظه Texture برای محلی‌سازی فضایی
• 55. پردازش جریان (Stream Processing) با CUDA Streams
• 56. انتقال کارآمد داده بین CPU و GPU (از طریق PCIe)
• 57. تکنیک‌های انتقال داده ناهمزمان
• 58. مفاهیم برنامه‌نویسی چند GPU
• 59. کتابخانه‌های GPU برای ویدئو (NVDEC, NVENC, NPP)
• 60. درک شمارنده‌های عملکرد GPU
• 61. پروفایل‌کردن Kernelهای GPU با NVVP/Nsight
• 62. بهینه‌سازی چیدمان داده برای دسترسی Coalesced در GPU
• 63. مدیریت انشعاب پویا (Dynamic Branching) روی GPU
• 64. پیاده‌سازی تبدیل فضاهای رنگی موازی
• 65. تحلیل ویدئوی بلادرنگ با GPU
• 66. رویکردهای ترکیبی CPU-GPU
• 67. OpenCL برای توسعه GPU چند پلتفرمی
• 68. مقدمه‌ای بر Vulkan Compute Shaders
• 69. WebGPU برای شتاب‌دهی ویدئو در مرورگر
• 70. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک کدک ویدئویی مبتنی بر GPU
• 71. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع شده برای HPC
• 72. مبانی رابط ارسال پیام (MPI)
• 73. استفاده از MPI برای پردازش ویدئوی توزیع شده
• 74. معماری‌های حافظه توزیع شده
• 75. تکه‌تکه کردن (Sharding) و پارتیشن‌بندی داده‌های ویدئویی
• 76. تحمل پذیری خطا (Fault Tolerance) در سیستم‌های ویدئویی بزرگ
• 77. محاسبات ابری برای پردازش ویدئو (AWS, Azure, GCP)
• 78. محاسبات بدون سرور (Serverless) برای وظایف ویدئویی درخواستی
• 79. کانتینرسازی (Docker) برای محیط‌های HPC قابل بازتولید
• 80. هماهنگ‌سازی (Orchestration) با Kubernetes برای حجم کاری ویدئو مقیاس‌پذیر
• 81. راه‌حل‌های ذخیره‌سازی توزیع شده (S3, HDFS) برای داده‌های ویدئویی
• 82. چارچوب‌های پردازش دسته‌ای (Spark, Flink) برای تحلیل ویدئو
• 83. پردازش جریان بلادرنگ برای ویدئوی زنده
• 84. محاسبات لبه (Edge Computing) برای پردازش ویدئو با تاخیر کم
• 85. امنیت و حریم خصوصی در سیستم‌های ویدئوی توزیع شده
• 86. مقدمه‌ای بر شتاب‌دهنده‌های FPGA برای ویدئو
• 87. سنتز سطح بالا (HLS) برای FPGAها
• 88. شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری سفارشی برای وظایف خاص ویدئو
• 89. مبانی محاسبات کوانتومی (چشم‌انداز آینده)
• 90. هوش مصنوعی/یادگیری ماشین در بهینه‌سازی پردازش ویدئو (مانند کدک‌های عصبی)
• 91. خودتنظیمی (Auto-tuning) و بهینه‌سازی تطبیقی
• 92. بهره‌وری انرژی در HPC برای ویدئو
• 93. بهینه‌سازی هزینه در HPC ابری
• 94. تکنیک‌های پیشرفته پروفایلینگ (شمارنده‌های سخت‌افزاری، ردیابی)
• 95. اشکال‌زدایی کدهای موازی و توزیع شده
• 96. تحقیقات قابل بازتولید در HPC
• 97. ملاحظات حقوقی و اخلاقی (حریم خصوصی داده‌ها، سوگیری هوش مصنوعی)
• 98. استانداردهای نوظهور برای فشرده‌سازی و پخش ویدئو
• 99. جهت‌گیری‌های آینده در پردازش ویدئوی با کارایی بالا
• 100. جمع‌بندی دوره و ایده‌های پروژه