فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی رندرینگ و شبیه‌سازی در گرافیک

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی رندرینگ و شبیه‌سازی در گرافیک

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر گرافیک کامپیوتری و اهمیت بهینه‌سازی
• 2. چرخه رندرینگ (Rendering Pipeline) و مراحل آن
• 3. مبانی شبیه‌سازی فیزیکی در گرافیک
• 4. مفهوم عملکرد بالا (High-Performance) در محاسبات
• 5. سیر تکامل و معماری سخت‌افزارهای محاسباتی برای HPC (CPU, GPU, FPGA)
• 6. مفاهیم موازی‌سازی (Parallelism) و هم‌زمانی (Concurrency)
• 7. انواع موازی‌سازی: SISD, SIMD, MIMD, SPMD
• 8. مدل‌های حافظه: اشتراکی، توزیع‌شده، هیبریدی
• 9. مبانی نظری پیچیدگی محاسباتی و تحلیل کارایی
• 10. برنامه‌نویسی چند رشته‌ای با OpenMP: مبانی
• 11. مدیریت حافظه در OpenMP و OpenMP Tasks
• 12. مقدمه‌ای بر رابط ارسال پیام (MPI)
• 13. عملیات P2P و جمعی (Collective Operations) در MPI
• 14. توپولوژی‌های ارتباطی در MPI و بهینه‌سازی ارتباطات
• 15. ترکیب OpenMP و MPI: برنامه‌نویسی هیبریدی
• 16. مبانی معماری پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 17. مدل برنامه‌نویسی CUDA: آشنایی با هسته‌ها و بلوک‌ها
• 18. مدیریت حافظه در CUDA: گلوبال، شیرد، تکسچر
• 19. بهینه‌سازی هسته‌های CUDA: کاهش سربار، همگام‌سازی
• 20. معرفی OpenCL به عنوان یک استاندارد باز
• 21. مقایسه CUDA و OpenCL و انتخاب پلتفرم مناسب
• 22. بهینه‌سازی برنامه‌ها برای پردازنده‌های برداری (SIMD)
• 23. سلسله‌مراتب حافظه و تاثیر آن بر کارایی (Cache, Main Memory, Disk)
• 24. اصول مدیریت حافظه و کاهش دسترسی‌های ناهم‌سو
• 25. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه برای الگوهای مختلف داده
• 26. ساختارهای داده فضایی: معرفی و کاربردها
• 27. درخت‌های K-d برای جستجوی فضایی سریع
• 28. درخت‌های اکتری (Octree) برای داده‌های سه‌بعدی
• 29. سلسله‌مراتب حجم محدودکننده (Bounding Volume Hierarchies - BVH)
• 30. ساخت و به‌روزرسانی BVH برای اجسام متحرک
• 31. استفاده از جداول هش فضایی (Spatial Hashing)
• 32. فشرده‌سازی داده‌ها و تاثیر آن بر کارایی HPC
• 33. رسترایزیشن مبتنی بر GPU و بهینه‌سازی آن
• 34. معماری رندرینگ تأخیری (Deferred Rendering) و مزایای آن
• 35. رندرینگ با استفاده از تایل‌ها (Tile-Based Rendering)
• 36. مبانی ردیابی پرتو (Ray Tracing) و معادلات رندر
• 37. تسریع ردیابی پرتو با BVH و K-d Tree
• 38. ردیابی پرتو بلادرنگ (Real-Time Ray Tracing) و سخت‌افزارهای آن
• 39. نمونه‌گیری و فیلترینگ در ردیابی پرتو
• 40. رندرینگ جهانی نور (Global Illumination) با HPC
• 41. نقشه‌برداری فوتون (Photon Mapping) و موازی‌سازی آن
• 42. ردیابی مسیر (Path Tracing) و واریانت‌های آن
• 43. بهینه‌سازی ردیابی مسیر با تکنیک‌های Monte Carlo
• 44. کاستیک‌ها و نور حجمی با روش‌های پیشرفته
• 45. استفاده از شیدرهای محاسباتی (Compute Shaders) برای رندرینگ
• 46. تولید بافت‌ها و مش‌ها به صورت رویه‌ای و بهینه
• 47. مبانی دینامیک ذرات (Particle Dynamics)
• 48. شبیه‌سازی سیستم‌های ذره‌ای با OpenMP/CUDA
• 49. شبیه‌سازی سیالات (Fluid Simulation): روش‌های Eulerian و Lagrangian
• 50. روش SPH (Smoothed Particle Hydrodynamics) و موازی‌سازی آن
• 51. شبیه‌سازی سیالات بر پایه گرید (Grid-Based Fluid Simulation)
• 52. روش Lattice Boltzmann برای شبیه‌سازی سیالات
• 53. شبیه‌سازی اجسام صلب (Rigid Body Simulation)
• 54. تشخیص برخورد (Collision Detection) و پاسخ به برخورد (Collision Response)
• 55. بهینه‌سازی تشخیص برخورد با ساختارهای داده فضایی
• 56. شبیه‌سازی لباس و پارچه (Cloth Simulation)
• 57. مدل‌های الاستیک و پلاستیک برای شبیه‌سازی مواد
• 58. روش اجزاء محدود (Finite Element Method - FEM) در گرافیک
• 59. موازی‌سازی FEM برای مش‌های بزرگ
• 60. روش‌های انتگرال‌گیری زمانی (Time Integration Schemes) برای پایداری شبیه‌سازی
• 61. بهینه‌سازی حل‌کننده‌های خطی برای معادلات شبیه‌سازی
• 62. تخصیص بار کاری (Workload Balancing) در HPC
• 63. مدیریت حافظه ناهمگون (Heterogeneous Memory Management)
• 64. ارتباطات از راه دور (Remote Communication) و پروتکل‌های آن
• 65. بهینه‌سازی I/O برای داده‌های حجیم گرافیکی
• 66. پردازش گرافیکی با داده‌های خارج از حافظه (Out-of-Core Processing)
• 67. استفاده از حافظه‌های NVLink/InfiniBand برای ارتباطات سریع
• 68. تشخیص و اصلاح بن‌بست‌ها و شرایط رقابتی
• 69. تکنیک‌های کاهش تأخیر (Latency Hiding)
• 70. برنامه‌نویسی آسنکرون (Asynchronous Programming) در HPC
• 71. استفاده از OpenACC برای برنامه‌نویسی شتاب‌دهنده
• 72. بهینه‌سازی کامپایلر و نکات پیشرفته GPGPU
• 73. پورتینگ کدهای CPU به GPU و چالش‌ها
• 74. استراتژی‌های اشکال‌زدایی (Debugging) در محیط‌های موازی
• 75. ابزارهای پروفایلینگ CPU: Vtune, Callgrind
• 76. ابزارهای پروفایلینگ GPU: Nsight, AMD uProf
• 77. معیارهای عملکردی (Performance Metrics): FLOPs, Memory Bandwidth, Latency
• 78. تحلیل گلوگاه‌ها (Bottleneck Analysis) در برنامه‌های موازی
• 79. تحلیل مقیاس‌پذیری (Scalability Analysis): Amdahl's Law, Gustafson's Law
• 80. بنچمارکینگ و ارزیابی سیستم‌های HPC
• 81. تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌های عملکردی
• 82. بصری‌سازی داده‌های عملکردی برای شناسایی الگوها
• 83. تست واحد و یکپارچه‌سازی برای کدهای HPC
• 84. رندرینگ توزیع‌شده: معماری و چالش‌ها
• 85. همگام‌سازی و consistency در رندرینگ توزیع‌شده
• 86. شبیه‌سازی توزیع‌شده فیزیک: چالش‌ها و راه‌حل‌ها
• 87. استفاده از کلاسترهای HPC برای گرافیک
• 88. محاسبات ابری (Cloud Computing) برای رندرینگ و شبیه‌سازی
• 89. انتخاب سرویس‌دهندگان ابری (AWS, Azure, GCP) برای HPC گرافیکی
• 90. مدیریت و زمان‌بندی منابع در کلاود HPC
• 91. امنیت و مدیریت داده‌ها در محیط ابری
• 92. رندرینگ و شبیه‌سازی بی‌سرور (Serverless) در مقیاس بالا
• 93. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در رندرینگ (DLSS, Denoising)
• 94. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی رفتار شبیه‌سازی
• 95. رندرینگ حجمی (Volumetric Rendering) و بهینه‌سازی آن
• 96. واقعیت مجازی و افزوده (VR/AR) و چالش‌های HPC
• 97. استفاده از سخت‌افزارهای جدید مانند FPGA و ASICs
• 98. بهینه‌سازی رندرینگ و شبیه‌سازی برای پردازنده‌های کوانتومی (آینده‌نگری)
• 99. بهینه‌سازی گرافیک برای دستگاه‌های موبایل و (Embedded Devices)
• 100. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک پروژه رندرینگ/شبیه‌سازی واقعی