کتاب بهینه‌سازی هسته با استفاده از برداری‌سازی در OpenCL با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی هسته با استفاده از برداری‌سازی در OpenCL

موضوع کلی: محاسبات موازی و پردازش داده

موضوع میانی: برنامه‌نویسی پردازنده‌های گرافیکی (GPU)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی
  • 2. معماری پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
  • 3. OpenCL: یک نمای کلی
  • 4. نصب و پیکربندی ابزارهای توسعه OpenCL
  • 5. مفاهیم اصلی برنامه‌نویسی OpenCL
  • 6. هسته‌ها (Kernels) در OpenCL: معرفی و ساختار
  • 7. انواع داده در OpenCL
  • 8. فضای حافظه در OpenCL: حافظه سراسری، حافظه محلی، حافظه خصوصی
  • 9. مدیریت حافظه در OpenCL
  • 10. همگام‌سازی (Synchronization) در OpenCL
  • 11. برداری‌سازی (Vectorization) در OpenCL: اصول و مزایا
  • 12. برداری‌سازی داده‌ها در OpenCL
  • 13. برداری‌سازی دستورالعمل‌ها در OpenCL
  • 14. بهینه‌سازی هسته با استفاده از برداری‌سازی
  • 15. استفاده از توابع داخلی (Built-in Functions) برای برداری‌سازی
  • 16. بررسی عملکرد هسته و پروفایلینگ
  • 17. ابزارهای پروفایلینگ OpenCL
  • 18. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه برای برداری‌سازی
  • 19. بهینه‌سازی انتقال داده بین CPU و GPU
  • 20. کاهش سربار (Overhead) انتقال داده
  • 21. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory) برای برداری‌سازی
  • 22. تکنیک‌های کاهش انشعاب (Branch Divergence) در هسته‌ها
  • 23. استفاده از دستورالعمل‌های شرطی (Conditional Instructions) بهینه
  • 24. برداری‌سازی حلقه‌ها (Loop Vectorization)
  • 25. تکنیک‌های unrolling حلقه
  • 26. برداری‌سازی آرایه‌ها چندبعدی
  • 27. نوشتن هسته‌های کارآمد برای عملیات ماتریسی
  • 28. بهینه‌سازی ضرب ماتریس‌ها با استفاده از برداری‌سازی
  • 29. برنامه‌نویسی OpenCL برای پردازش تصویر
  • 30. برداری‌سازی عملیات فیلتر تصویر
  • 31. برنامه‌نویسی OpenCL برای پردازش سیگنال
  • 32. برداری‌سازی تبدیل فوریه سریع (FFT)
  • 33. برنامه‌نویسی OpenCL برای یادگیری ماشین
  • 34. برداری‌سازی عملیات جمع‌آوری (Reduction)
  • 35. برنامه‌نویسی OpenCL برای شبیه‌سازی فیزیکی
  • 36. برداری‌سازی حل معادلات دیفرانسیل
  • 37. استفاده از OpenCL در کاربردهای علمی
  • 38. برنامه‌نویسی OpenCL برای تحلیل داده‌های بزرگ
  • 39. بررسی عملکرد هسته‌های OpenCL در معماری‌های مختلف GPU
  • 40. مقایسه عملکرد OpenCL با سایر APIهای محاسبات موازی
  • 41. بهینه‌سازی هسته‌ها برای GPUهای NVIDIA
  • 42. بهینه‌سازی هسته‌ها برای GPUهای AMD
  • 43. دیباگینگ (Debugging) هسته‌های OpenCL
  • 44. استفاده از ابزارهای دیباگینگ OpenCL
  • 45. خطاهای رایج در برنامه‌نویسی OpenCL و نحوه رفع آن‌ها
  • 46. نکات پیشرفته در بهینه‌سازی هسته‌ها
  • 47. استفاده از تکنیک‌های tiling و blocking
  • 48. برنامه‌نویسی OpenCL برای سیستم‌های چند GPU
  • 49. مقیاس‌پذیری (Scalability) برنامه‌های OpenCL
  • 50. بررسی موارد استفاده واقعی از بهینه‌سازی هسته با استفاده از برداری‌سازی در OpenCL
  • 51. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک هسته OpenCL خاص
  • 52. برنامه‌نویسی OpenCL برای دستگاه‌های تعبیه‌شده (Embedded Devices)
  • 53. بهینه‌سازی مصرف انرژی در برنامه‌های OpenCL
  • 54. آینده محاسبات موازی و OpenCL
  • 55. بررسی آخرین پیشرفت‌ها در OpenCL
  • 56. تکنیک‌های پیشرفته مدیریت حافظه در OpenCL
  • 57. استفاده از حافظه غیر همگن (Heterogeneous Memory)
  • 58. بهینه‌سازی هسته‌ها برای معماری‌های جدید GPU
  • 59. برنامه‌نویسی OpenCL برای شبکه‌های عصبی
  • 60. برداری‌سازی عملیات کانولوشن (Convolution)
  • 61. برنامه‌نویسی OpenCL برای پردازش ویدئو
  • 62. برداری‌سازی عملیات کدک ویدئو
  • 63. بررسی الگوهای طراحی (Design Patterns) در برنامه‌نویسی OpenCL
  • 64. بهینه‌سازی هسته‌ها برای کاربردهای خاص
  • 65. برنامه‌نویسی OpenCL برای کاربردهای مالی
  • 66. برنامه‌نویسی OpenCL برای کاربردهای پزشکی
  • 67. برنامه‌نویسی OpenCL برای کاربردهای مهندسی
  • 68. بررسی ابزارهای خودکار بهینه‌سازی هسته OpenCL
  • 69. استفاده از کامپایلرهای بهینه‌سازی OpenCL
  • 70. بررسی کتابخانه‌های OpenCL برای بهینه‌سازی هسته
  • 71. بهینه‌سازی هسته‌ها با استفاده از تکنیک‌های تخصصی
  • 72. برنامه‌نویسی OpenCL برای کاربردهای هوش مصنوعی
  • 73. بررسی امنیت در برنامه‌نویسی OpenCL
  • 74. جلوگیری از حملات side-channel در هسته‌های OpenCL
  • 75. بهینه‌سازی هسته‌ها برای پلتفرم‌های ابری
  • 76. استفاده از OpenCL در محیط‌های ابری
  • 77. بررسی استانداردهای OpenCL و آینده آن
  • 78. بهینه‌سازی هسته‌ها برای دستگاه‌های موبایل
  • 79. بررسی ابزارهای ارزیابی عملکرد OpenCL
  • 80. برنامه‌نویسی OpenCL برای کاربردهای واقعیت مجازی و افزوده
  • 81. بررسی تاثیرات برداری‌سازی بر دقت محاسبات
  • 82. بهینه‌سازی هسته‌ها برای پردازش داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 83. برنامه‌نویسی OpenCL برای کاربردهای اینترنت اشیا (IoT)
  • 84. بررسی چالش‌های برنامه‌نویسی OpenCL و راه حل‌های آن‌ها
  • 85. بهینه‌سازی هسته‌ها با استفاده از تکنیک‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
تگ‌ها: CUDA GPGPU OpenCL برداری‌سازی برنامه‌نویسی GPU بهینه‌سازی GPU پردازش داده کارایی OpenCL محاسبات موازی هسته

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.