En línea o en el sitio, los cursos de capacitación en vivo de GPU (Unidad de procesamiento de gráficos) dirigidos por un instructor demuestran a través de una discusión interactiva y práctica práctica los fundamentos de la GPU y cómo programar GPU.
La capacitación de GPU está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo <a href = "https://www.dadesktop.com/>". La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Malaga o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Malaga.
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Málaga, ciudad andaluza con mas de 3.000 años de historia, desde sus orígenes fenicios hasta la hermosa ciudad amable y c...
Málaga, ciudad andaluza con mas de 3.000 años de historia, desde sus orígenes fenicios hasta la hermosa ciudad amable y cosmopolita que enamora a ciudadanos de todas partes del mundo.Situada al sur de la Península Ibérica,se caracteriza por tener multiples sectores geográficos, como sus abundantes playas o sus altas montañas.
El aeropuerto está comunicado con el centro de la ciudad y con la Estación de Málaga-María Zambrano por línea ferroviaria de Cercanías y por la A Express de la EMT que además tiene una parada dentro de la Estación de Autobuses, donde se puede enlazar con destino a otras ciudades españolas y la Costa del Sol.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Malaga (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar OpenACC para programar dispositivos heterogéneos y explotar su paralelismo.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure un entorno de desarrollo que incluya OpenACC SDK, un dispositivo compatible con OpenACC y Visual Studio Código.
Cree un programa OpenACC básico que realice la suma de vectores en el dispositivo y recupere los resultados de la memoria del dispositivo.
Utilice las directivas y cláusulas de OpenACC para anotar el código y especificar las regiones paralelas, el movimiento de datos y las opciones de optimización.
Utilice la API de OpenACC para consultar la información del dispositivo, establecer el número de dispositivo, controlar los errores y sincronizar eventos.
Utilice las bibliotecas OpenACC y las funciones de interoperabilidad para integrar OpenACC con otros modelos de programación, como CUDA, OpenMP y MPI.
Utilice las herramientas de OpenACC para perfilar y depurar programas de OpenACC e identificar cuellos de botella y oportunidades de rendimiento.
Optimice los programas OpenACC utilizando técnicas como la localidad de datos, la fusión de bucles, la fusión de kernel y el ajuste automático.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Malaga (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos de la programación GPU y los principales marcos y herramientas para desarrollar aplicaciones GPU.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de: Comprender la diferencia entre la CPU y la computación GPU y los beneficios y desafíos de la programación GPU.
Elija el marco y la herramienta adecuados para su aplicación GPU.
Cree un programa básico GPU que realice la suma de vectores utilizando uno o más de los marcos y herramientas.
Utilice las API, los lenguajes y las bibliotecas respectivos para consultar la información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
Utilice los espacios de memoria respectivos, como global, local, constante y privado, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
Utilice los modelos de ejecución respectivos, como elementos de trabajo, grupos de trabajo, subprocesos, bloques y cuadrículas, para controlar el paralelismo.
Depurar y probar GPU programas utilizando herramientas como CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
Optimice GPU los programas mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la generación de perfiles.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Malaga (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar diferentes marcos para GPU programación y comparar sus características, rendimiento y compatibilidad.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure un entorno de desarrollo que incluya OpenCL SDK, kit de herramientas CUDA, plataforma ROCm, un dispositivo compatible con OpenCL, CUDA o ROCm y Visual Studio código.
Cree un programa básico GPU que realice la suma de vectores usando OpenCL, CUDA y ROCm, y compare la sintaxis, la estructura y la ejecución de cada marco.
Utilice las API respectivas para consultar la información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
Utilice los lenguajes respectivos para escribir kernels que se ejecuten en el dispositivo y manipulen los datos.
Utilice las funciones, variables y bibliotecas integradas respectivas para realizar tareas y operaciones comunes.
Utilice los espacios de memoria respectivos, como global, local, constante y privado, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
Utilice los modelos de ejecución respectivos para controlar los subprocesos, los bloques y las cuadrículas que definen el paralelismo.
Depurar y probar GPU programas utilizando herramientas como CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
Optimice GPU los programas mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la generación de perfiles.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Malaga (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen instalar y usar ROCm en Windows para programar AMD GPU y explotar su paralelismo.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure un entorno de desarrollo que incluya la plataforma ROCm, un código AMD GPU y Visual Studio en Windows.
Cree un programa ROCm básico que realice la suma de vectores en GPU y recupere los resultados de la memoria GPU.
Utilice la API ROCm para consultar la información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
Utilice el lenguaje HIP para escribir kernels que se ejecuten en el GPU y manipulen los datos.
Utilice las funciones, variables y bibliotecas integradas de HIP para realizar tareas y operaciones comunes.
Utilice los espacios de memoria ROCm y HIP, como global, compartido, constante y local, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
Utilice los modelos de ejecución ROCm y HIP para controlar los subprocesos, los bloques y las cuadrículas que definen el paralelismo.
Depure y pruebe programas ROCm y HIP utilizando herramientas como ROCm Debugger y ROCm Profiler.
Optimice los programas ROCm y HIP mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la creación de perfiles.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Malaga (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar ROCm y HIP para programar AMD GPU y explotar su paralelismo.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure un entorno de desarrollo que incluya la plataforma ROCm, un código AMD GPU y Visual Studio.
Cree un programa ROCm básico que realice la suma de vectores en GPU y recupere los resultados de la memoria GPU.
Utilice la API ROCm para consultar la información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
Utilice el lenguaje HIP para escribir kernels que se ejecuten en el GPU y manipulen los datos.
Utilice las funciones, variables y bibliotecas integradas de HIP para realizar tareas y operaciones comunes.
Utilice los espacios de memoria ROCm y HIP, como global, compartido, constante y local, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
Utilice los modelos de ejecución ROCm y HIP para controlar los subprocesos, los bloques y las cuadrículas que definen el paralelismo.
Depure y pruebe programas ROCm y HIP utilizando herramientas como ROCm Debugger y ROCm Profiler.
Optimice los programas ROCm y HIP mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la creación de perfiles.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Malaga (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar CUDA para programar NVIDIA GPU y explotar su paralelismo.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure un entorno de desarrollo que incluya el kit de herramientas CUDA, un código NVIDIA GPU y Visual Studio.
Cree un programa CUDA básico que realice la suma de vectores en el GPU y recupere los resultados de la memoria GPU.
Utilice la API de CUDA para consultar la información del dispositivo, asignar y desasignar la memoria del dispositivo, copiar datos entre el host y el dispositivo, iniciar kernels y sincronizar subprocesos.
Utilice el lenguaje CUDA C/C++ para escribir kernels que se ejecuten en el GPU y manipulen los datos.
Utilice las funciones, variables y bibliotecas integradas de CUDA para realizar tareas y operaciones comunes.
Utilice espacios de memoria CUDA, como global, compartido, constante y local, para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
Utilice el modelo de ejecución CUDA para controlar los subprocesos, los bloques y las cuadrículas que definen el paralelismo.
Depure y pruebe programas CUDA con herramientas como CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
Optimice los programas CUDA mediante técnicas como la fusión, el almacenamiento en caché, la captura previa y la generación de perfiles.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Malaga (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen usar OpenCL para programar dispositivos heterogéneos y explotar su paralelismo.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Configure un entorno de desarrollo que incluya OpenCL SDK, un dispositivo que admita OpenCL y Visual Studio código.
Cree un programa básico OpenCL que realice la suma de vectores en el dispositivo y recupere los resultados de la memoria del dispositivo.
Utilice la API OpenCL para consultar información del dispositivo, crear contextos, colas de comandos, búferes, kernels y eventos.
Utilice el lenguaje C OpenCL para escribir kernels que se ejecuten en el dispositivo y manipulen datos.
Utilice OpenCL funciones, extensiones y bibliotecas integradas para realizar tareas y operaciones comunes.
Utilice OpenCL modelos de memoria de host y dispositivo para optimizar las transferencias de datos y los accesos a la memoria.
Utilice el modelo de ejecución OpenCL para controlar los elementos de trabajo, los grupos de trabajo y los intervalos ND.
Depurar y probar OpenCL programas utilizando herramientas como CodeXL, Intel VTune y NVIDIA Nsight.
Optimice OpenCL programas utilizando técnicas como la vectorización, el desenrollado de bucles, la memoria local y la creación de perfiles.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Malaga (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante y profesionales de TI que deseen instalar, configurar, administrar y solucionar problemas de entornos CUDA.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender la arquitectura, los componentes y las capacidades de CUDA.
Este curso cubre cómo programar GPU para computación paralela. Algunas de las aplicaciones incluyen aplicaciones de aprendizaje profundo, análisis e ingeniería.
Este curso de capacitación en vivo dirigido por un instructor en Malaga cubre cómo programar GPU para computación paralela, cómo usar varias plataformas, cómo trabajar con la plataforma CUDA y sus características, y cómo realizar varias técnicas de optimización usando CUDA. Algunas de las aplicaciones incluyen aprendizaje profundo, análisis, procesamiento de imágenes y aplicaciones de ingeniería.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Malaga (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean crear modelos de detección y seguimiento de objetos acelerados por hardware para analizar datos de transmisión de video.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Instale y configure el entorno de desarrollo, el software y las bibliotecas necesarias para comenzar a desarrollar.
Cree, entrene e implemente modelos de aprendizaje profundo para analizar transmisiones de video en vivo.
Identifique, rastree, segmente y prediga diferentes objetos dentro de los fotogramas de video.
Optimice los modelos de detección y seguimiento de objetos.
Implemente una aplicación de análisis de vídeo inteligente (IVA).
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Malaga (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean usar CUDA para crear Python aplicaciones que se ejecutan en paralelo en GPU NVIDIA.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Utilice el compilador Numba para acelerar Python las aplicaciones que se ejecutan en las GPU NVIDIA.
Cree, compile y lance kernels CUDA personalizados.
Administre la memoria de la GPU.
Convierta una aplicación
basada en CPU en una aplicación acelerada por GPU.
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Testimonios (1)
Muy interactivo con varios ejemplos, con una buena progresión en complejidad entre el inicio y el final de la formación.
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