فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی پوشش گیاهی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های شبیه‌سازی پوشش گیاهی

موضوع کلی: برنامه نویسی

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر محاسبات سطح بالا
• 2. مبانی شبیه سازی و مدل سازی
• 3. آشنایی با مدل‌های شبیه‌سازی پوشش گیاهی
• 4. مروری بر زبان‌های برنامه‌نویسی مناسب HPC (C++, Fortran, Python)
• 5. مقدمه ای بر معماری کامپیوترهای موازی
• 6. آشنایی با مفاهیم موازی سازی
• 7. انواع موازی سازی: داده موازی و وظیفه موازی
• 8. آشنایی با MPI (Message Passing Interface)
• 9. نصب و راه اندازی MPI
• 10. برنامه نویسی MPI: ارسال و دریافت پیام
• 11. برنامه نویسی MPI: ارتباطات جمعی (Collective Communication)
• 12. بهینه سازی ارتباطات MPI
• 13. آشنایی با OpenMP
• 14. برنامه نویسی OpenMP: Directive ها و Clause ها
• 15. برنامه نویسی OpenMP: متغیرهای مشترک و خصوصی
• 16. مدیریت ریس و قفل در OpenMP
• 17. مقایسه MPI و OpenMP
• 18. ترکیب MPI و OpenMP برای موازی سازی هیبریدی
• 19. مقدمه ای بر GPGPU Computing و CUDA
• 20. معماری CUDA: Streaming Multiprocessors (SMs)
• 21. برنامه نویسی CUDA: کرنل ها و Thread ها
• 22. مدیریت حافظه در CUDA
• 23. بهینه سازی کد CUDA
• 24. آشنایی با OpenCL
• 25. مقایسه CUDA و OpenCL
• 26. مقدمه ای بر Profiling و ابزارهای آن
• 27. Profiling کد: شناسایی گلوگاه ها
• 28. استفاده از Profiler ها در MPI
• 29. استفاده از Profiler ها در OpenMP
• 30. استفاده از Profiler ها در CUDA
• 31. تحلیل نتایج Profiling و شناسایی فرصت های بهینه سازی
• 32. بهینه سازی کد: Data Locality
• 33. بهینه سازی کد: Vectorization
• 34. بهینه سازی کد: Loop Unrolling
• 35. بهینه سازی کد: Memory Alignment
• 36. بهینه سازی کد: Compiler Optimization Flags
• 37. مقدمه ای بر مدل های شبیه سازی پوشش گیاهی: مدل های استوکاستیک
• 38. مدل های شبیه سازی پوشش گیاهی: مدل های قطعی
• 39. مدل های شبیه سازی پوشش گیاهی: مدل های مبتنی بر عامل
• 40. تحلیل حساسیت مدل های پوشش گیاهی
• 41. کالیبراسیون مدل های پوشش گیاهی
• 42. اعتبارسنجی مدل های پوشش گیاهی
• 43. انتخاب مدل مناسب برای یک مسئله خاص
• 44. موازی سازی مدل های شبیه سازی پوشش گیاهی (MPI)
• 45. موازی سازی مدل های شبیه سازی پوشش گیاهی (OpenMP)
• 46. موازی سازی مدل های شبیه سازی پوشش گیاهی (CUDA)
• 47. بهینه سازی I/O در شبیه سازی های پوشش گیاهی
• 48. کاهش حجم داده های خروجی
• 49. استفاده از فرمت های داده کارآمد (NetCDF, HDF5)
• 50. مقدمه ای بر Machine Learning در شبیه سازی های پوشش گیاهی
• 51. استفاده از Machine Learning برای کالیبراسیون مدل
• 52. استفاده از Machine Learning برای پیش بینی پارامترهای مدل
• 53. استفاده از Machine Learning برای جایگزینی بخش هایی از مدل
• 54. مقدمه ای بر شبیه سازی های بزرگ مقیاس پوشش گیاهی
• 55. مدیریت منابع محاسباتی در خوشه های HPC
• 56. مقدمه ای بر Cloud Computing برای شبیه سازی های پوشش گیاهی
• 57. استفاده از Docker و Containerization
• 58. استفاده از Workflow Management Systems
• 59. بهینه سازی مصرف انرژی در شبیه سازی های پوشش گیاهی
• 60. مدیریت خطا و تحمل پذیری در شبیه سازی های طولانی مدت
• 61. مقدمه ای بر Visualizaiton داده های شبیه سازی پوشش گیاهی
• 62. استفاده از ابزارهای Visualization (Paraview, VisIt)
• 63. آماده سازی داده ها برای Visualization
• 64. ایجاد تصاویر و انیمیشن های با کیفیت
• 65. مقدمه ای بر تحلیل عدم قطعیت
• 66. انتشار عدم قطعیت در مدل
• 67. تحلیل حساسیت جهانی
• 68. آشنایی با روش های نمونه برداری (Monte Carlo, Latin Hypercube Sampling)
• 69. پیاده سازی یک مدل ساده پوشش گیاهی در C++
• 70. موازی سازی مدل C++ با MPI
• 71. بهینه سازی مدل C++ با OpenMP
• 72. پیاده سازی یک مدل ساده پوشش گیاهی در Python
• 73. موازی سازی مدل Python با MPI (mpi4py)
• 74. استفاده از Numba برای بهینه سازی کد Python
• 75. پیاده سازی یک مدل ساده پوشش گیاهی در CUDA
• 76. مقایسه عملکرد MPI، OpenMP و CUDA
• 77. انتخاب روش موازی سازی مناسب برای یک مدل خاص
• 78. بهینه سازی پارامترهای مدل با استفاده از الگوریتم های بهینه سازی (Genetic Algorithms, Particle Swarm Optimization)
• 79. استفاده از کتابخانه های خطی جبر (BLAS, LAPACK)
• 80. استفاده از کتابخانه های Sparse Matrix
• 81. آشنایی با مباحث اخلاقی در شبیه سازی های بزرگ مقیاس
• 82. مستندسازی کد
• 83. تست کد
• 84. بهینه سازی مصرف حافظه
• 85. استفاده از Design Patterns مناسب برای کد HPC
• 86. آشنایی با مفاهیم Agile Development برای HPC
• 87. استفاده از Version Control (Git)
• 88. همکاری در پروژه های HPC
• 89. مباحث پیشرفته در MPI (Non-blocking Communication, RMA)
• 90. مباحث پیشرفته در OpenMP (Tasking, SIMD)
• 91. مباحث پیشرفته در CUDA (Shared Memory, Asynchronous Execution)
• 92. مقدمه ای بر محاسبات کوانتومی برای شبیه سازی های پوشش گیاهی
• 93. آینده شبیه سازی های پوشش گیاهی
• 94. مطالعه موردی 1: شبیه سازی اثرات تغییرات اقلیمی بر پوشش گیاهی
• 95. مطالعه موردی 2: شبیه سازی گسترش آتش سوزی در جنگل ها
• 96. مطالعه موردی 3: شبیه سازی رشد گیاهان در محیط های شهری
• 97. راهکارهای رفع اشکال کد HPC
• 98. بهینه سازی کد با استفاده از Cache Blocking
• 99. بهینه سازی کد با استفاده از Thread Affinity
• 100. استفاده از ابزارهای Static Analysis