دوره بهینه‌سازی پردازش‌های IoT Edge با ARM NEON؛ از SIMD و Intrinsics تا شتاب‌دهی بینایی ماشین، سیگنال و هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی پردازش‌های IoT Edge با ARM NEON؛ از SIMD و Intrinsics تا شتاب‌دهی بینایی ماشین، سیگنال و هوش مصنوعی

موضوع کلی: بهینه‌سازی نرم‌افزار و محاسبات لبه‌ای در معماری ARM

موضوع میانی: پردازش برداری و بهینه‌سازی SIMD با ARM NEON برای سیستم‌های Edge و IoT

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محاسبات Edge در سامانه‌های IoT مبتنی بر ARM
• 2. نقش بهینه‌سازی نرم‌افزار در دستگاه‌های IoT Edge
• 3. مفهوم SIMD و پردازش موازی داده‌ها
• 4. معماری ARM Advanced SIMD و جایگاه NEON
• 5. ساختار رجیسترهای NEON و بردارهای 64 و 128 بیتی
• 6. انواع داده‌های عددی قابل پردازش در NEON
• 7. تفاوت پردازش Scalar و Vector در برنامه‌های IoT
• 8. AArch32 و AArch64 در توسعه نرم‌افزارهای NEON
• 9. شناخت Cortex-A و کاربرد آن در Edge Computing
• 10. آماده‌سازی محیط توسعه C/C++ برای ARM NEON
• 11. استفاده از arm_neon.h و ARM NEON Intrinsics
• 12. تشخیص قابلیت NEON در زمان کامپایل
• 13. تنظیم Compiler و Target Architecture برای NEON
• 14. آشنایی با انواع Vector Typeهای NEON
• 15. بارگذاری و ذخیره داده‌های برداری
• 16. Load و Store متوالی در NEON
• 17. مدیریت Alignment و دسترسی به حافظه
• 18. بهینه‌سازی Cache و Memory Access در پردازش برداری
• 19. Prefetching و کاهش تأخیر دسترسی به حافظه
• 20. عملیات جمع و تفریق برداری در NEON
• 21. عملیات ضرب و تقسیم و محاسبات برداری
• 22. عملیات منطقی و بیتی روی Vectorها
• 23. Shift و Rotate در پردازش‌های NEON
• 24. مقایسه و تولید Maskهای برداری
• 25. عملیات Min و Max روی داده‌های برداری
• 26. عملیات Saturation و Arithmetic اشباع‌شده
• 27. تبدیل نوع داده‌ها و Widening و Narrowing
• 28. تبدیل Integer و Floating Point در NEON
• 29. عملیات Vector-by-Scalar و Vector-by-Lane
• 30. عملیات Reduction و جمع عناصر Vector
• 31. عملیات Pairwise و Cross-Lane
• 32. Permutation و Rearrangement داده‌های برداری
• 33. Transpose و Interleave در NEON
• 34. پیاده‌سازی حلقه‌های SIMD با NEON Intrinsics
• 35. Vectorization حلقه‌های پردازشی برای Edge Devices
• 36. تشخیص الگوهای مناسب برای NEON Optimization
• 37. مدیریت Tail Data و عناصر باقی‌مانده در حلقه‌های برداری
• 38. Vectorization حلقه‌های دارای شرط و Branch
• 39. کاهش Branch و Control Dependency در کدهای SIMD
• 40. Auto-Vectorization کامپایلر در ARM
• 41. مقایسه Auto-Vectorization و NEON Intrinsics
• 42. بررسی Assembly تولیدشده توسط کامپایلر
• 43. تحلیل Instruction و Register Allocation در کدهای NEON
• 44. اندازه‌گیری Performance پیش از بهینه‌سازی
• 45. Benchmarking صحیح برنامه‌های IoT Edge
• 46. استفاده از Profiling برای یافتن Hotspotهای پردازشی
• 47. اندازه‌گیری Latency و Throughput در Edge Applications
• 48. تحلیل مصرف CPU و انرژی پس از NEON Optimization
• 49. بهینه‌سازی مصرف انرژی در دستگاه‌های محدود IoT
• 50. بهینه‌سازی پردازش داده‌های Sensor با NEON
• 51. پردازش سریع آرایه‌های داده حسگرها
• 52. فیلترهای عددی و پردازش سیگنال با NEON
• 53. پیاده‌سازی FIR Filter با ARM NEON
• 54. پیاده‌سازی Convolution یک‌بعدی با NEON
• 55. پردازش تصویر در Edge با ARM NEON
• 56. بهینه‌سازی عملیات Pixel و Image Buffer
• 57. تبدیل فرمت‌های تصویری با NEON
• 58. RGB و YUV Conversion با NEON
• 59. Thresholding و عملیات Pixel-wise با NEON
• 60. Convolution دوبعدی و فیلترهای تصویری با NEON
• 61. محاسبه Histogram با SIMD
• 62. پردازش سریع داده‌های صوتی با NEON
• 63. بهینه‌سازی Audio DSP برای دستگاه‌های Edge
• 64. Vectorization عملیات Matrix و Tensor
• 65. بهینه‌سازی Matrix Multiplication با NEON
• 66. پردازش برداری برای الگوریتم‌های Computer Vision
• 67. شتاب‌دهی پیش‌پردازش مدل‌های Machine Learning
• 68. بهینه‌سازی عملیات Quantized و Integer در Edge AI
• 69. بهینه‌سازی Neural Network Kernelهای سبک با NEON
• 70. بهینه‌سازی Dot Product و عملیات MAC
• 71. پردازش داده‌های Int8 و Int16 برای Edge AI
• 72. بهینه‌سازی عملیات Floating Point در مدل‌های Edge
• 73. ترکیب NEON با کتابخانه‌های بهینه‌سازی عددی
• 74. استفاده از NEON در OpenCV و پردازش تصویر
• 75. بهینه‌سازی Kernelهای محاسباتی در کتابخانه‌های C/C++
• 76. مهاجرت کد SIMD از x86 SSE/AVX به ARM NEON
• 77. استفاده از SIMDe برای قابل‌حمل‌کردن کدهای SIMD
• 78. طراحی کد قابل‌حمل بین ARM و x86
• 79. Feature Detection و اجرای نسخه مناسب کد
• 80. طراحی Fallback برای سخت‌افزارهای فاقد قابلیت موردنیاز
• 81. مقایسه NEON با SVE و SVE2 در Edge Computing
• 82. انتخاب NEON در برابر Auto-Vectorization و سایر روش‌ها
• 83. بهینه‌سازی End-to-End یک Pipeline پردازش IoT Edge
• 84. پروژه عملی شتاب‌دهی پردازش Sensor با NEON
• 85. پروژه عملی بهینه‌سازی Image Processing روی ARM Edge
• 86. پروژه عملی بهینه‌سازی Kernel هوش مصنوعی با NEON
• 87. پروژه نهایی Benchmark و بهینه‌سازی یک اپلیکیشن IoT Edge