فلش‌کارت‌های آموزشی برداری‌سازی پیشرفته برای پردازنده‌های CPU و GPU

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره برداری‌سازی پیشرفته برای پردازنده‌های CPU و GPU

موضوع کلی: محاسبات高性能

موضوع میانی: بهینه‌سازی کد و معماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر برداری‌سازی و محاسبات موازی
• 2. مفاهیم اساسی SIMD (Single Instruction, Multiple Data)
• 3. بررسی معماری‌های CPU و GPU برای برداری‌سازی
• 4. معرفی دستورالعمل‌های SIMD در CPU (SSE, AVX, AVX2, AVX-512)
• 5. معرفی CUDA و معماری GPU برای برداری‌سازی
• 6. برداری‌سازی حلقه‌ها: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 7. تبدیل حلقه‌های for به عملیات برداری
• 8. استفاده از کتابخانه‌های برداری‌سازی (مانند Eigen, BLAS, LAPACK)
• 9. برداری‌سازی عملیات ریاضی پایه (جمع، تفریق، ضرب، تقسیم)
• 10. برداری‌سازی توابع ریاضی پیچیده‌تر (sin, cos, log, exp)
• 11. برداری‌سازی عملیات بر روی آرایه‌ها و ماتریس‌ها
• 12. بررسی روش‌های کاهش سربار (Overhead) در برداری‌سازی
• 13. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه برای برداری‌سازی (Data Alignment)
• 14. بررسی تاثیر اندازه بلوک داده بر عملکرد برداری‌سازی
• 15. بررسی تکنیک‌های Loop Unrolling و Loop Fusion
• 16. برداری‌سازی الگوریتم‌های مرتب‌سازی (Sorting)
• 17. برداری‌سازی الگوریتم‌های جستجو (Searching)
• 18. برداری‌سازی الگوریتم‌های فیلترینگ (Filtering)
• 19. برداری‌سازی الگوریتم‌های تبدیل تصویر (Image Processing)
• 20. برداری‌سازی الگوریتم‌های پردازش سیگنال (Signal Processing)
• 21. برداری‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 22. استفاده از کتابخانه cuBLAS برای عملیات جبری خطی در GPU
• 23. استفاده از کتابخانه cuFFT برای تبدیل فوریه سریع در GPU
• 24. بررسی روش‌های انتقال داده بین CPU و GPU
• 25. بهینه‌سازی انتقال داده بین CPU و GPU
• 26. بررسی تاثیر حافظه Cache بر عملکرد برداری‌سازی
• 27. بررسی روش‌های استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory) در GPU
• 28. بررسی روش‌های کاهش Divergence در GPU
• 29. بررسی روش‌های استفاده از Stream و Concurrent Execution در CUDA
• 30. بررسی ابزارهای پروفایلینگ برای برداری‌سازی (مانند Intel VTune Amplifier, NVIDIA Nsight)
• 31. بررسی روش‌های دیباگینگ کد برداری‌سازی شده
• 32. بررسی نمونه‌های عملی برداری‌سازی در کاربردهای مختلف
• 33. بررسی نمونه‌های کد برداری‌سازی شده به زبان C++
• 34. بررسی نمونه‌های کد برداری‌سازی شده به زبان Python (NumPy, SciPy)
• 35. بررسی تاثیر کامپایلر بر عملکرد برداری‌سازی
• 36. بررسی روش‌های استفاده از Auto-Vectorization
• 37. بررسی روش‌های دستی (Manual) برداری‌سازی
• 38. بررسی روش‌های استفاده از OpenMP برای برداری‌سازی
• 39. بررسی روش‌های استفاده از TBB (Threading Building Blocks) برای برداری‌سازی
• 40. بررسی روش‌های استفاده از SYCL برای برداری‌سازی
• 41. بررسی روش‌های استفاده از CUDA برای برداری‌سازی
• 42. مقایسه عملکرد برداری‌سازی در CPU و GPU
• 43. بررسی آینده برداری‌سازی و معماری‌های جدید
• 44. بهینه‌سازی برداری‌سازی برای حافظه‌های غیرهمگن (Heterogeneous Memory)
• 45. بررسی تاثیر SIMT (Single Instruction, Multiple Threads) در GPU
• 46. بررسی روش‌های مدیریت حافظه در GPU برای برداری‌سازی
• 47. بررسی روش‌های استفاده از Tensor Cores در GPU
• 48. بررسی روش‌های استفاده از Ray Tracing در GPU
• 49. بررسی روش‌های برداری‌سازی برای شبکه‌های عصبی
• 50. بررسی روش‌های برداری‌سازی برای پردازش زبان طبیعی
• 51. بررسی روش‌های برداری‌سازی برای بینایی ماشین
• 52. بررسی روش‌های برداری‌سازی برای رباتیک
• 53. بررسی روش‌های برداری‌سازی برای شبیه‌سازی فیزیک
• 54. بررسی روش‌های برداری‌سازی برای محاسبات مالی
• 55. بررسی روش‌های برداری‌سازی برای داده‌کاوی