کتاب صوتی آموزش جامع برنامه‌نویسی موازی با کتابخانه Boost.Compute برای شتاب‌دهی به پردازش‌های محاسباتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع برنامه‌نویسی موازی با کتابخانه Boost.Compute برای شتاب‌دهی به پردازش‌های محاسباتی

موضوع کلی: علوم رایانه و پردازش‌های فوق‌سریع

موضوع میانی: محاسبات موازی و پردازش گرافیکی (GPGPU)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پردازش موازی در معماری‌های نوین
• 2. معماری پردازنده گرافیکی و تفاوت آن با پردازنده مرکزی
• 3. آشنایی با استاندارد OpenCL برای محاسبات ناهمگن
• 4. معرفی کتابخانه Boost.Compute و جایگاه آن در اکوسیستم C++
• 5. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای برنامه‌نویسی GPGPU
• 6. مدل حافظه در پردازش‌های موازی و سلسله‌مراتب دسترسی
• 7. مفهوم دستگاه (Device) و پلتفرم (Platform) در Boost.Compute
• 8. مدیریت کانتکست‌ها و صف‌های فرمان در پردازش موازی
• 9. آشنایی با بافرها و مدیریت حافظه در پردازنده گرافیکی
• 10. انتقال داده‌ها بین حافظه اصلی و حافظه کارت گرافیک
• 11. ساختار کرنل‌های محاسباتی و نحوه اجرای آن‌ها
• 12. نوشتن اولین برنامه موازی با استفاده از Boost.Compute
• 13. کار با بردارهای داده (Compute Vector) و عملیات پایه
• 14. الگوریتم‌های موازی استاندارد برای پردازش داده‌ها
• 15. عملیات تبدیل (Transform) و نگاشت در فضای موازی
• 16. فیلتر کردن داده‌ها و کاهش (Reduce) در پردازش‌های سنگین
• 17. مرتب‌سازی موازی و الگوریتم‌های مرتب‌سازی در GPU
• 18. جستجو و یافتن عناصر در آرایه‌های بزرگ موازی
• 19. کار با توابع ریاضی و توابع داخلی در کرنل‌ها
• 20. مدیریت خطاها و اشکال‌زدایی در برنامه‌های موازی
• 21. استفاده از رویدادها (Events) برای همگام‌سازی عملیات
• 22. بهینه‌سازی نرخ انتقال داده بین CPU و GPU
• 23. تکنیک‌های کاهش تاخیر در اجرای کرنل‌ها
• 24. پیاده‌سازی ضرب ماتریس به روش موازی
• 25. پردازش تصویر و فیلترهای موازی با Boost.Compute
• 26. کار با حافظه اشتراکی (Local Memory) برای افزایش کارایی
• 27. استفاده از گروه‌های کاری (Work Groups) و نگاشت محلی
• 28. تکنیک‌های موازی‌سازی الگوریتم‌های جستجوی فراگیر
• 29. پیاده‌سازی توابع کاهش برای محاسبات آماری سنگین
• 30. شبیه‌سازی‌های علمی و کاربرد پردازش موازی در محاسبات عددی
• 31. بهره‌گیری از پردازش موازی در تحلیل داده‌های حجیم
• 32. مدیریت حافظه در برنامه‌های بزرگ و پیچیده
• 33. اصول طراحی الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر برای GPU
• 34. بررسی توان عملیاتی و تحلیل گلوگاه‌های محاسباتی
• 35. تکنیک‌های پیشرفته در استفاده از Boost.Compute برای شتاب‌دهی
• 36. امنیت و پایداری در برنامه‌نویسی محاسباتی با GPU
• 37. مستندسازی و توسعه کتابخانه‌های شخصی بر پایه Boost.Compute
• 38. پروژه‌های عملی: طراحی شتاب‌دهنده برای پردازش سیگنال
• 39. پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی موازی
• 40. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده پردازش‌های فوق‌سریع در ایران