دوره آموزش جامع برنامه‌نویسی هیبریدی برای پردازش چندرسانه‌ای با CPU، GPU و پردازش موازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع برنامه‌نویسی هیبریدی برای پردازش چندرسانه‌ای با CPU، GPU و پردازش موازی

موضوع کلی: پردازش چندرسانه‌ای و محاسبات موازی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی هیبریدی برای پردازش تصویر، ویدئو و صوت

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی سیستم‌های چندرسانه‌ای و پردازش داده‌های چندرسانه‌ای
• 2. چالش‌های محاسباتی در پردازش تصویر، صوت و ویدئو
• 3. مفهوم محاسبات موازی در کاربردهای چندرسانه‌ای
• 4. انواع موازی‌سازی در برنامه‌های چندرسانه‌ای
• 5. تفاوت موازی‌سازی داده‌ای و موازی‌سازی وظیفه‌ای
• 6. معماری پردازنده‌های چند‌هسته‌ای برای پردازش چندرسانه‌ای
• 7. معماری حافظه و تأثیر آن بر عملکرد برنامه‌های موازی
• 8. مفهوم شتاب‌دهی سخت‌افزاری در پردازش چندرسانه‌ای
• 9. آشنایی با SIMD و پردازش موازی در سطح دستورالعمل
• 10. استفاده از بردارها و عملیات SIMD در پردازش داده‌ها
• 11. تحلیل قابلیت موازی‌سازی الگوریتم‌های چندرسانه‌ای
• 12. تقسیم‌بندی داده‌ها برای اجرای موازی
• 13. تقسیم‌بندی وظایف و طراحی جریان پردازش موازی
• 14. مدل‌های حافظه اشتراکی و پیام‌رسانی
• 15. مبانی برنامه‌نویسی چندنخی
• 16. ایجاد و مدیریت Threadها در پردازش چندرسانه‌ای
• 17. همگام‌سازی Threadها و جلوگیری از Race Condition
• 18. مدیریت دسترسی همزمان به داده‌های مشترک
• 19. زمان‌بندی وظایف در برنامه‌های چندنخی
• 20. مبانی OpenMP برای برنامه‌نویسی موازی
• 21. ایجاد حلقه‌های موازی با OpenMP
• 22. مدیریت Work Sharing در OpenMP
• 23. زمان‌بندی و توزیع بار پردازشی در OpenMP
• 24. استفاده از بخش‌های موازی و Taskها در OpenMP
• 25. همگام‌سازی و کنترل وابستگی‌ها در OpenMP
• 26. بهینه‌سازی برنامه‌های چندرسانه‌ای با OpenMP
• 27. مبانی پردازش موازی روی GPU
• 28. معماری GPU و تفاوت آن با CPU
• 29. مدل اجرای موازی در CUDA
• 30. ساخت Kernel برای پردازش داده‌های چندرسانه‌ای
• 31. مدیریت Threadها و بلوک‌ها در CUDA
• 32. مدیریت حافظه در برنامه‌های CUDA
• 33. انتقال داده بین حافظه CPU و GPU
• 34. بهینه‌سازی دسترسی حافظه در GPU
• 35. استفاده از CUDA برای پردازش تصویر
• 36. پردازش موازی فیلترهای تصویری با GPU
• 37. پردازش موازی تبدیل‌های تصویری
• 38. شتاب‌دهی عملیات ماتریسی در پردازش چندرسانه‌ای
• 39. پردازش موازی فریم‌های ویدئویی
• 40. موازی‌سازی مراحل پیش‌پردازش ویدئو
• 41. موازی‌سازی فشرده‌سازی و رمزگذاری ویدئو
• 42. وابستگی داده‌ای در کدگذاری ویدئو
• 43. استفاده از Pipeline برای پردازش ویدئو
• 44. پردازش موازی فریم‌های مستقل ویدئو
• 45. پردازش موازی صوت و سیگنال‌های دیجیتال
• 46. موازی‌سازی فیلترها و تبدیل‌های صوتی
• 47. پردازش موازی تبدیل فوریه و تحلیل طیفی
• 48. ترکیب پردازش CPU و GPU در یک برنامه چندرسانه‌ای
• 49. طراحی معماری Hybrid CPU/GPU
• 50. تقسیم هوشمند وظایف میان CPU و GPU
• 51. انتقال داده کارآمد میان CPU و GPU
• 52. مدیریت همزمانی در برنامه‌های Hybrid
• 53. ترکیب OpenMP و CUDA
• 54. ترکیب پردازش SIMD با چندنخی
• 55. ترکیب چندنخی CPU با پردازش GPU
• 56. طراحی Pipelineهای چندمرحله‌ای برای پردازش چندرسانه‌ای
• 57. مدیریت وابستگی داده‌ها در Pipelineهای موازی
• 58. Load Balancing در برنامه‌های هیبریدی
• 59. کاهش سربار ارتباط و انتقال داده
• 60. اندازه‌گیری زمان اجرای برنامه‌های موازی
• 61. محاسبه Speedup و بررسی کارایی
• 62. تحلیل Scalability در پردازش چندرسانه‌ای
• 63. شناسایی Bottleneckهای محاسباتی
• 64. پروفایلینگ برنامه‌های CPU و GPU
• 65. بهینه‌سازی مصرف حافظه و پهنای باند
• 66. بهینه‌سازی Kernelهای پردازش چندرسانه‌ای
• 67. مقایسه اجرای ترتیبی، موازی و هیبریدی
• 68. مدیریت خطا و صحت محاسبات در برنامه‌های موازی
• 69. طراحی یک سامانه پردازش موازی تصویر
• 70. طراحی Pipeline هیبریدی برای پردازش ویدئو
• 71. ساخت سامانه پردازش همزمان صوت و تصویر
• 72. پیاده‌سازی پروژه نهایی پردازش چندرسانه‌ای با CPU و GPU