دوره شتاب‌دهی به محاسبات فیزیک و مدل‌سازی ریاضی با استفاده از پلتفرم CUDA همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شتاب‌دهی به محاسبات فیزیک و مدل‌سازی ریاضی با استفاده از پلتفرم CUDA

موضوع کلی: محاسبات علمی و مهندسی با کارایی بالا (HPC)

موضوع میانی: برنامه‌نویسی موازی و پردازش گرافیکی (GPU Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری پردازنده‌های گرافیکی و تفاوت با پردازنده مرکزی
• 2. آشنایی با مدل برنامه‌نویسی CUDA و سلسله‌مراتب حافظه
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه CUDA در سیستم‌عامل‌های استاندارد
• 4. مدیریت حافظه در کارت‌های گرافیک و انتقال داده بین میزبان و دستگاه
• 5. ساختار اجرای برنامه در CUDA و مفهوم کرنل‌ها
• 6. تعریف شبکه‌ها و بلوک‌های پردازشی در محاسبات موازی
• 7. نحوه تخصیص و آزادسازی حافظه در فضای GPU
• 8. کپی داده‌ها بین حافظه اصلی و حافظه گرافیکی
• 9. پیاده‌سازی اولین برنامه موازی با استفاده از مدل CUDA
• 10. تحلیل کارایی و زمان‌بندی اجرای کرنل‌ها
• 11. مدیریت رشته‌های پردازشی و شناسه‌گذاری آن‌ها
• 12. استفاده از حافظه اشتراکی برای افزایش سرعت محاسبات
• 13. همگام‌سازی رشته‌ها در یک بلوک پردازشی
• 14. مدیریت خطاهای زمان اجرا در برنامه‌نویسی CUDA
• 15. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه جهانی و جلوگیری از اتلاف منابع
• 16. پیاده‌سازی الگوریتم‌های ضرب ماتریس در محیط موازی
• 17. شبیه‌سازی سیستم‌های ذرات با استفاده از GPU
• 18. حل معادلات دیفرانسیل جزئی به روش تفاضل محدود با CUDA
• 19. روش‌های کاهش زمان انتقال داده در محاسبات علمی
• 20. استفاده از حافظه ثابت و حافظه بافت برای بهینه‌سازی خواندن داده‌ها
• 21. پیاده‌سازی تبدیل فوریه سریع در سیستم‌های پردازش موازی
• 22. تکنیک‌های کاهش واگرایی رشته‌ها در کرنل‌های محاسباتی
• 23. مدل‌سازی انتشار حرارت با استفاده از محاسبات موازی
• 24. بررسی اثرات محدودیت‌های سخت‌افزاری بر دقت محاسبات عددی
• 25. تکنیک‌های پروفایلینگ و تحلیل گلوگاه‌های محاسباتی
• 26. پیاده‌سازی روش‌های مونت‌کارلو برای مسائل فیزیکی
• 27. بهینه‌سازی محاسبات ممیز شناور در پردازش‌های سنگین علمی
• 28. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد CUDA در مدل‌سازی‌های مهندسی
• 29. طراحی الگوریتم‌های موازی برای پردازش داده‌های حجیم فیزیکی
• 30. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های موازی در خوشه‌های محاسباتی
• 31. بررسی دقت عددی در محاسبات GPU و مدیریت خطاهای گرد کردن
• 32. تلفیق برنامه‌نویسی CPU و GPU برای افزایش کارایی کل سیستم
• 33. اصول طراحی نرم‌افزارهای علمی مبتنی بر CUDA
• 34. مستندسازی و استانداردسازی کدهای موازی در پروژه‌های تحقیقاتی