فلش‌کارت‌های آموزشی برنامه نویسی GPU با CUDA و OpenCL

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره برنامه نویسی GPU با CUDA و OpenCL

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: حوزه‌های تخصصی**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش موازی و GPU
• 2. مبانی معماری GPU
• 3. معرفی CUDA
• 4. نصب و راه‌اندازی CUDA Toolkit
• 5. اولین برنامه CUDA: Hello World
• 6. انواع حافظه در CUDA
• 7. مدیریت حافظه در CUDA: Host و Device
• 8. آرایه‌های سراسری (Global Memory)
• 9. آرایه‌های اشتراکی (Shared Memory)
• 10. ثابت‌ها (Constants) و تکسچرها (Textures)
• 11. پیکربندی شبکه اجرایی CUDA
• 12. گره‌ها (Blocks)، نخ‌ها (Threads) و شبکه‌ها (Grids)
• 13. همگام‌سازی نخ‌ها (Thread Synchronization)
• 14. موانع (Barriers) در CUDA
• 15. توابع هسته (Kernel Functions)
• 16. موازی‌سازی حلقه‌ها
• 17. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه سراسری
• 18. استفاده از حافظه اشتراکی برای کاهش پهنای باند
• 19. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه اشتراکی
• 20. کاهش تضاد حافظه (Memory Coalescing)
• 21. مدیریت حافظه با استفاده از CUDA API
• 22. تخصیص و آزادسازی حافظه
• 23. کپی داده بین Host و Device
• 24. استفاده از رویدادها (Events) برای اندازه‌گیری زمان
• 25. پروفایلینگ (Profiling) کد CUDA
• 26. استفاده از NVIDIA Nsight Compute
• 27. بهینه‌سازی بافت (Texture Fetching)
• 28. استفاده از توابع اتمی (Atomic Operations)
• 29. مدیریت خطا در CUDA
• 30. برنامه‌نویسی چند هسته‌ای (Multi-GPU Programming)
• 31. مقدمه‌ای بر OpenCL
• 32. نصب و راه‌اندازی OpenCL
• 33. اولین برنامه OpenCL: Hello World
• 34. مفهوم پلتفرم و دستگاه در OpenCL
• 35. ساختار برنامه OpenCL
• 36. کرنل‌های OpenCL
• 37. بافرها (Buffers) و صفوف دستور (Command Queues)
• 38. مدیریت حافظه در OpenCL
• 39. همگام‌سازی در OpenCL
• 40. انواع حافظه در OpenCL
• 41. بهینه‌سازی برای پلتفرم‌های مختلف OpenCL
• 42. مقایسه CUDA و OpenCL
• 43. مباحث پیشرفته در CUDA
• 44. مدیریت جریان (Stream Management)
• 45. توابع غیرهمزمان (Asynchronous Functions)
• 46. استفاده از کتابخانه‌های CUDA (cuBLAS, cuFFT, Thrust)
• 47. پردازش تصویر با CUDA
• 48. پردازش سیگنال با CUDA
• 49. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی با CUDA
• 50. بهینه‌سازی الگوریتم‌های مرتب‌سازی موازی
• 51. بهینه‌سازی الگوریتم‌های جستجوی موازی
• 52. پردازش گراف با CUDA
• 53. شبیه‌سازی‌های فیزیکی با CUDA
• 54. مباحث پیشرفته در OpenCL
• 55. تعبیه کدهای OpenCL در برنامه‌های C/C++
• 56. استفاده از OpenCL در سیستم‌های مختلف
• 57. برنامه‌نویسی ترکیبی (Heterogeneous Programming)
• 58. مقایسه عملکرد CUDA و OpenCL در سناریوهای مختلف
• 59. امنیت در برنامه‌نویسی GPU
• 60. اصول برنامه‌نویسی موازی ایمن
• 61. پیشگیری از خطاهای رایج در برنامه‌نویسی موازی
• 62. اصول طراحی الگوریتم‌های موازی کارآمد
• 63. مفاهیم پیشرفته در معماری GPU
• 64. هسته‌های CUDA (CUDA Cores) و واحدهای پردازشی (Streaming Multiprocessors)
• 65. عملکرد واحدهای حافظه در GPU
• 66. مدیریت انرژی در GPU
• 67. تکنیک‌های کاهش مصرف توان در GPU
• 68. معماری‌های جدید GPU و نوآوری‌ها
• 69. کاربرد GPU در محاسبات علمی
• 70. کاربرد GPU در تحلیل داده‌های بزرگ
• 71. کاربرد GPU در هوش مصنوعی
• 72. کاربرد GPU در گرافیک کامپیوتری
• 73. کاربرد GPU در شبیه‌سازی‌های مهندسی
• 74. کاربرد GPU در رمزنگاری
• 75. کاربرد GPU در پزشکی و تشخیص
• 76. کاربرد GPU در علوم زمین
• 77. کاربرد GPU در مالی و اقتصاد
• 78. برنامه‌نویسی موازی برای سیستم‌های توزیع‌شده
• 79. شبکه‌های ارتباطی در سیستم‌های پردازش موازی
• 80. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
• 81. تکنیک‌های اشکال‌زدایی (Debugging) برنامه‌های موازی
• 82. تست و اعتبارسنجی (Validation) برنامه‌های موازی
• 83. روش‌های ارزیابی عملکرد برنامه‌های موازی
• 84. پروژه‌های عملی با CUDA و OpenCL
• 85. پیاده‌سازی یک الگوریتم پردازش تصویر با CUDA
• 86. پیاده‌سازی یک الگوریتم یادگیری ماشین با OpenCL
• 87. شبیه‌سازی یک سیستم فیزیکی با استفاده از GPU
• 88. پروژه‌ای در زمینه تحلیل داده‌های بزرگ با CUDA
• 89. پروژه‌ای در زمینه پردازش سیگنال با OpenCL
• 90. بهینه‌سازی یک کرنل CUDA موجود
• 91. توسعه یک برنامه موازی برای حل یک مسئله علمی
• 92. کاربرد GPU در پردازش زبان طبیعی
• 93. مفاهیم پیشرفته در بهینه‌سازی حافظه
• 94. مدیریت حافظه پنهان (Cache) در GPU
• 95. تکنیک‌های کاهش تأخیر (Latency) در دسترسی به حافظه
• 96. برنامه‌نویسی موازی برای پردازش بلادرنگ
• 97. اصول طراحی سخت‌افزار GPU
• 98. مقدمه‌ای بر معماری‌های موازی غیر از GPU
• 99. کاربرد GPU در محاسبات کوانتومی (اشاره)
• 100. اخلاق در برنامه‌نویسی موازی و استفاده از GPU