فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی الگوریتم‌های کاهش ابعاد با CUDA

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی الگوریتم‌های کاهش ابعاد با CUDA

موضوع کلی: محاسبات با عملکرد بالا (HPC)

موضوع میانی: HPC و مدلسازی سیستم‌های جبر الگوریتم‌های کاهش ابعاد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد و اهمیت آن در HPC
• 2. مروری بر الگوریتم‌های کلاسیک کاهش ابعاد (PCA, SVD, t-SNE, UMAP)
• 3. معماری CUDA و مفاهیم پایه
• 4. نصب و پیکربندی CUDA Toolkit و NVIDIA Driver
• 5. برنامه‌نویسی CUDA: هسته‌ها، گریدها، بلاک‌ها و تردها
• 6. مدیریت حافظه در CUDA: حافظه سراسری، حافظه مشترک، حافظه ثابت
• 7. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه در CUDA
• 8. مقدمه‌ای بر کتابخانه cuBLAS و کاربرد آن در کاهش ابعاد
• 9. پیاده‌سازی PCA با CUDA
• 10. بهینه‌سازی PCA با استفاده از cuBLAS
• 11. پیاده‌سازی SVD با CUDA
• 12. بهینه‌سازی SVD با استفاده از cuSOLVER
• 13. پیاده‌سازی t-SNE با CUDA: چالش‌ها و راهکارها
• 14. بهینه‌سازی t-SNE با استفاده از CUDA و تکنیک‌های موازی‌سازی
• 15. پیاده‌سازی UMAP با CUDA
• 16. بهینه‌سازی UMAP با استفاده از CUDA و الگوریتم‌های تقریبی
• 17. استفاده از CUDA برای کاهش ابعاد داده‌های بزرگ
• 18. مقایسه عملکرد پیاده‌سازی‌های CUDA با پیاده‌سازی‌های CPU
• 19. بهینه‌سازی عملکرد هسته‌های CUDA برای الگوریتم‌های کاهش ابعاد
• 20. استفاده از پروفایلر CUDA (nvprof/Nsight Systems) برای شناسایی گلوگاه‌ها
• 21. تکنیک‌های کاهش سربار ارتباطی در CUDA
• 22. بهینه‌سازی استفاده از حافظه مشترک در الگوریتم‌های کاهش ابعاد
• 23. استفاده از حافظه ثابت برای داده‌های read-only
• 24. بهینه‌سازی الگوریتم‌های کاهش ابعاد برای GPUهای چندگانه
• 25. استفاده از CUDA Streams برای همپوشانی محاسبات و انتقال داده
• 26. پیاده‌سازی الگوریتم‌های کاهش ابعاد سفارشی با CUDA
• 27. استفاده از CUDA برای کاهش ابعاد در کاربردهای یادگیری ماشین
• 28. بهینه‌سازی الگوریتم‌های کاهش ابعاد برای داده‌های پراکنده
• 29. استفاده از CUDA برای کاهش ابعاد در پردازش تصویر و ویدئو
• 30. بررسی case study: کاهش ابعاد داده‌های ژنوم با CUDA
• 31. بررسی case study: کاهش ابعاد داده‌های مالی با CUDA
• 32. استفاده از کتابخانه‌های CUDA دیگر (cuFFT, cuSPARSE) در کاهش ابعاد
• 33. تکنیک‌های کاهش دقت محاسباتی (mixed precision) در CUDA
• 34. بهینه‌سازی الگوریتم‌های کاهش ابعاد با استفاده از Tensor Cores
• 35. بررسی آخرین پیشرفت‌ها در زمینه بهینه‌سازی CUDA برای کاهش ابعاد