فلش‌کارت‌های آموزشی برنامه‌نویسی GPU برای ژنومیکس: OpenCL و CUDA

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره برنامه‌نویسی GPU برای ژنومیکس: OpenCL و CUDA

موضوع کلی: پردازش موازی و شتاب‌دهنده‌های گرافیکی

موضوع میانی: استفاده از GPU در ژنومیک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی و پردازنده‌های گرافیکی
• 2. معماری پردازنده‌های GPU و کاربردهای آن در ژنومیکس
• 3. بررسی مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
• 4. مفاهیم پایه OpenCL: هسته‌ها، پلتفرم‌ها و دستگاه‌ها
• 5. نصب و پیکربندی کامپایلر و ابزارهای OpenCL
• 6. نوشتن اولین برنامه OpenCL: Hello World ژنومیکس
• 7. مدیریت حافظه در OpenCL: حافظه سراسری، حافظه محلی و حافظه ثابت
• 8. همگام‌سازی و مدیریت ریسه‌ها در OpenCL
• 9. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های OpenCL
• 10. مقدمه‌ای بر CUDA: معماری و مفاهیم
• 11. نصب و پیکربندی CUDA Toolkit
• 12. نوشتن اولین برنامه CUDA: جمع برداری
• 13. مدیریت حافظه در CUDA: حافظه سراسری، حافظه مشترک و حافظه رجیستر
• 14. همگام‌سازی ریسه‌ها و بلاک‌ها در CUDA
• 15. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های CUDA
• 16. مقایسه OpenCL و CUDA: مزایا و معایب
• 17. برنامه‌نویسی موازی برای نگاشت ژنوم
• 18. تطبیق توالی DNA با استفاده از GPU
• 19. تحلیل واریانت‌های ژنتیکی با استفاده از GPU
• 20. محاسبه درختان فیلوژنتیک با استفاده از GPU
• 21. شبیه‌سازی پروتئین با استفاده از GPU
• 22. پیش‌بینی ساختار پروتئین با استفاده از GPU
• 23. تحلیل داده‌های بیان ژن با استفاده از GPU
• 24. یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی در ژنومیکس با GPU
• 25. پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی با استفاده از GPU
• 26. تحلیل داده‌های میکروبیوم با استفاده از GPU
• 27. تسریع الگوریتم‌های تراز چندگانه توالی با GPU
• 28. کاربرد GPU در آنالیز داده‌های CRISPR
• 29. بهینه‌سازی الگوریتم‌های جستجوی الگو در ژنوم با GPU
• 30. استفاده از GPU برای تشخیص بیماری‌های ژنتیکی
• 31. توسعه پایپ‌لاین‌های پردازش داده‌های ژنومیکس با GPU
• 32. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های GPU و CPU در ژنومیکس
• 33. استفاده از کتابخانه‌های GPU برای ژنومیکس
• 34. بررسی کتابخانه cuDNN و کاربردهای آن در ژنومیکس
• 35. بررسی کتابخانه cuBLAS و کاربردهای آن در ژنومیکس
• 36. بررسی کتابخانه Thrust و کاربردهای آن در ژنومیکس
• 37. نوشتن تست‌های واحد برای برنامه‌های GPU
• 38. اشکال‌زدایی برنامه‌های GPU
• 39. پروفایلینگ و بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های GPU
• 40. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ OpenCL و CUDA
• 41. مقیاس‌پذیری برنامه‌های GPU
• 42. استقرار برنامه‌های GPU در محیط‌های ابری
• 43. بررسی معماری‌های جدید GPU و تاثیر آنها بر ژنومیکس
• 44. استفاده از GPU برای تحلیل داده‌های ژنومیکس در مقیاس بزرگ
• 45. تکنیک‌های کاهش مصرف انرژی در برنامه‌های GPU