Cursos de Gráficos por Computador en Madrid

Este curso práctico dirigido por instructores en Madrid (en línea o presencial) está orientado a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean utilizar OpenACC para programar dispositivos heterogéneos y aprovechar su capacidad de paralelismo.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo con OpenACC.
• Escribir y ejecutar programas básicos en OpenACC.
• Anotar el código mediante directivas y cláusulas de OpenACC.
• Utilizar la API y las bibliotecas de OpenACC.
• Hacer profiling, depurar y optimizar programas desarrollados con OpenACC.

Este entrenamiento presencial o remoto guiado por un profesor está pensado para programadores con nivel inicial o intermedio, deseosos de familiarizarse con los conceptos esenciales de la programación GPU y con los instrumentos más relevantes en este campo.

• Al finalizar el curso, los participantes podrán:
  Comprender las diferencias entre el procesamiento mediante CPUs y GPUs, así como los beneficios y desafíos de la programación con GPU.
• Seleccionar el marco de trabajo y la herramienta adecuados para sus aplicaciones basadas en GPU.
• Desarrollar un programa básico que realice la suma de vectores, utilizando uno o varios de los marcos mencionados.
• Aplicar las distintas APIs, lenguajes y librerías para obtener información sobre el dispositivo, asignar y liberar memoria en él, transferir datos entre el host y la GPU, ejecutar kernels y sincronizar hilos.
• Utilizar los diferentes espacios de memoria, como global, local, constante o privada, para optimizar tanto la transferencia como el acceso a los datos.
• Aplicar modelos de ejecución basados en work-items, grupos de trabajo, hilos y bloques con el fin de gestionar eficazmente el paralelismo.
• Depurar y probar programas GPU mediante herramientas como CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
• Optimizar dichos programas empleando técnicas como la agrupación de accesos a memoria, el almacenamiento en caché, el prefetching o el análisis detallado del rendimiento.

Este curso presencial o online dirigido por un instructor está destinado a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que deseen emplear distintos frameworks para la programación en GPU y analizar sus características, eficacia operativa y compatibilidad.

Al finalizarlo, los participantes lograrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya el SDK de OpenCL, el Toolkit CUDA, la plataforma ROCm, un dispositivo compatible con OpenCL, CUDA o ROCm, y Visual Studio Code.
• Crear programas básicos en GPU que realicen suma de vectores mediante OpenCL, CUDA y ROCm, comparando la sintaxis, estructura y rendimiento de cada framework.
• Utilizar las API correspondientes para consultar información del dispositivo, asignar o liberar memoria en él, transferir datos entre el host y el dispositivo, ejecutar kernels y sincronizar hilos.
• Escribir código en los lenguajes específicos para definir kernels que se ejecuten en la GPU y manipulen datos.
• Aplicar las funciones, variables y librerías integradas de cada entorno para realizar tareas comunes en programación en GPU.
• Emplear distintos espacios de memoria (global, local, constante o privada) según el framework utilizado con el fin de optimizar las transferencias y accesos a memoria.
• Controlar la ejecución en paralelo utilizando los modelos propios de cada plataforma para definir hilos, bloques y rejillas.
• Depurar y probar programas en GPU mediante herramientas como CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
• Optimizar dichos programas empleando técnicas como la agrupación de accesos a memoria, el almacenamiento en caché, la precarga de datos y el análisis del rendimiento.

Este curso presencial o en línea, impartido por un instructor Madrid, está dirigido a artistas, desarrolladores de juegos y principiantes que quieran usar Blender para crear modelos 3D orientados a aplicaciones interactivas, videojuegos, películas animadas, etc.

Al concluirlo, los asistentes podrán:

• Aprender a crear animaciones y efectos visuales mediante Blender.
• Utilizar curvas, superficies, metaballs y partículas de cabello para simular movimientos 3D realistas.
• Introducción al modelado y animación no destructivos.
• Exportar modelos 3D y demás recursos a motores de juegos, impresoras 3D o programas similares.

Este curso práctico dirigido por un instructor en Madrid (en línea o presencial) va dirigido a desarrolladores principiantes e intermedios que deseen instalar y usar ROCm en Windows para programar las GPUs AMD y aprovechar su capacidad paralela.

Al finalizar el curso, los asistentes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo integrado por la plataforma ROCm, una GPU AMD y Visual Studio Code en Windows.
• Crear programas sencillos en ROCm que realicen sumas vectoriales sobre la GPU y recuperen los resultados guardados en su memoria.
• Utilizar la API de ROCm para obtener datos técnicos del hardware, gestionar asignaciones y liberación de memoria, transferir información entre el host y la GPU, iniciar kernels así como sincronizar hilos según sea necesario.
• Escribir código en lenguaje HIP que ejecute acciones específicas sobre la GPU manipulando los datos proporcionados.
• Aplicar funciones predeterminadas, variables y librerías de HIP para facilitar labores comunes en el ámbito informático.
• Organizar estructuras lógicas basándose en espacios de memoria ofrecidos por ROCm e HIP (global, compartida, constante o local) para optimizar tanto los traspasos como las consultas a la memoria.
• Diseñar estrategias que permitan controlar el funcionamiento de hilos, bloques y mallas según el paradigma paralelo dictado por ROCm e HIP.
• Depurar código en entornos Windows con herramientas especializadas como depurador visual o perfilador ROCm destinados al análisis y control de errores en dispositivos AMD.
• Realizar mejoras sustanciales en rendimiento gracias a metodologías recomendadas, entre ellas la agrupación estratégica de accesos o el uso acertado del almacenamiento temporal.

Este taller presencial o online dirigido por expertos está diseñado para desarrolladores con conocimientos básicos hasta intermedios que deseen implementar soluciones mediante ROCm e HIP, especialmente para aprovechar las capacidades paralelizadas de las GPU AMD.

Al concluir la formación, los alumnos lograrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya a la plataforma ROCm, una GPU AMD y Visual Studio Code.
• Crear un programa sencillo en ROCm capaz de realizar sumas vectoriales en la GPU y extraer los datos del resultado obtenido.
• Aplicar la API de ROCm para obtener información técnica, gestionar asignaciones o liberaciones de memoria, trasladar información entre el sistema principal y el dispositivo gráfico, lanzar kernels y asegurar sincronización entre hilos.
• Emplear el lenguaje HIP para crear código que se ejecute en la GPU y modifique de manera eficaz los datos existentes.
• Incorporar funciones integradas, variables predefinidas y librerías propias de HIP en el fin de realizar operaciones comunes sin dificultad.
• Aplicar espacios de memoria como global, compartida, constante o local ofrecidos por ROCm e HIP con el propósito de optimizar transferencias y accesos.
• Controlar mediante modelos de ejecución los hilos, bloques y mallas que configuran la dinámica del paralelismo computacional.
• Depurar o analizar aplicaciones realizadas con ROCm e HIP gracias a recursos como el Depurador de ROCm y su Perfilador.
• Obtener avances en eficiencia aplicando procedimientos tales como la agrupación de operaciones, almacenamiento temporal o prefetching del contenido necesario.

Este curso práctico dirigido por un instructor en Madrid (en línea o presencial) está destinado a artistas, desarrolladores de juegos y principiantes que desean usar Blender para crear modelos 3D para aplicaciones interactivas, videojuegos, películas animadas, etc.

Al término del mismo, los participantes serán capaces de:

• Entender los principios y nociones esenciales del modelado 3D.
• Apropiarse de múltiples modos y herramientas para la edición de mallas tridimensionales.
• Emplear utilidades especializadas en el mapeo UV, escultura y aplicación de texturas a modelos 3D.

Este curso presencial o en línea, impartido por instructores en Madrid, está dirigido a diseñadores gráficos y animadores de nivel principiante a intermedio que deseen aprender a producir animaciones impactantes, medios interactivos y contenido web atractivo mediante Adobe Animate.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Navegar por la interfaz y las herramientas de Adobe Animate.
• Crear y editar animaciones utilizando fotogramas clave, interpolaciones de movimiento e interpolaciones de forma.
• Diseñar animaciones interactivas y aplicaciones con ActionScript y JavaScript.
• Incorporar elementos de audio y video en sus proyectos.
• Exportar animaciones para plataformas web, videos y dispositivos móviles.

Este curso presencial o virtual, orientado por un instructor, está destinado a desarrolladores novicios e intermedios que quieran emplear CUDA para programar GPUs de NVIDIA y sacar ventaja del paralelismo.

Al concluir esta formación, los asistentes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo con el SDK de CUDA, una GPU NVIDIA y Visual Studio Code.
• Elaborar un programa básico en CUDA que realice sumas vectoriales en la GPU y obtenga los resultados desde su memoria.
• Aplicar la API de CUDA para consultar datos del dispositivo, asignar y liberar espacio de almacenamiento, trasladar información entre host y GPU, lanzar kernels y coordinar hilos.
• Escribir en el lenguaje CUDA C/C++ código que se ejecute en la GPU y gestione los datos.
• Hacer uso de funciones predefinidas, variables y librerías incluidas en CUDA para resolver tareas habituales.
• Aprovechar distintos espacios de memoria —global, compartida, constante y local— a fin de optimizar el flujo y el acceso a los datos.
• Controlar hilos, bloques y rejillas mediante el modelo de ejecución de CUDA para organizar el paralelismo.
• Depurar sus programas con utilidades como CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK y NVIDIA Nsight.
• Mejorar el rendimiento utilizando métodos como la coalescencia, el cacheo, la precarga y la medición de desempeño mediante perfiles.

El 97 % de nuestros clientes se muestran completamente satisfechos.

Este curso presencial o online, impartido por un instructor en Madrid, está dirigido a artistas, desarrolladores de videojuegos o principiantes que deseen utilizar Blender para crear modelos 3D destinados a aplicaciones interactivas, videojuegos, películas animadas, etc.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Comprender los principios y conceptos básicos del modelado 3D.
• Explorar diversas modalidades y herramientas para modelar y editar mallas 3D.
• Aprender a crear animaciones y efectos visuales con Blender.
• Incorporar curvas, superficies, metaballs y partículas de pelo para simular movimientos 3D realistas.
• Utilizar las herramientas de mapeo UV, escultura y pintado de modelos 3D.
• Exportar modelos 3D y otros activos a motores de videojuegos, impresoras 3D o cualquier otro software. 

Este curso práctico dirigido por instructor en Madrid (en línea o presencial) está orientado a administradores de sistemas y profesionales de TI con nivel básico que deseen instalar, configurar, gestionar y solucionar problemas en entornos CUDA.

Al concluir el curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura, componentes y funcionalidades de CUDA.
• Instalar y configurar entornos basados en CUDA.
• Gestionar y optimizar los recursos vinculados a CUDA.
• Diagnosticar y resolver problemas frecuentes relacionados con CUDA.

Este curso práctico dirigido por instructor en Madrid (online o presencial) está destinado a desarrolladores de nivel principiante e intermedio que deseen utilizar OpenCL para programar dispositivos heterogéneos y aprovechar su capacidad de paralelismo.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya el SDK de OpenCL, un dispositivo compatible con OpenCL y Visual Studio Code.
• Crear un programa básico en OpenCL que realice la suma de vectores en el dispositivo y recupere los resultados desde su memoria.
• Utilizar la API de OpenCL para consultar información sobre el dispositivo, crear contextos, colas de comandos, buffers, kernels y eventos.
• Emplear el lenguaje OpenCL C para escribir kernels que se ejecuten en el dispositivo y manipulen datos.
• Utilizar las funciones integradas, extensiones y bibliotecas de OpenCL para realizar tareas y operaciones comunes.
• Aprovechar los modelos de memoria del anfitrión y del dispositivo en OpenCL para optimizar la transferencia y el acceso a datos.
• Utilizar el modelo de ejecución de OpenCL para controlar los elementos de trabajo, los grupos de trabajo y las gamas ND.
• Depurar y probar programas en OpenCL mediante herramientas como CodeXL, Intel VTune y NVIDIA Nsight.
• Optimizar los programas en OpenCL empleando técnicas como la vectorización, el despliegue de bucles, el uso de memoria local y el perfilado.

Este entrenamiento presencial o en línea, dirigido por instructores, va dirigido a principiantes e intermedios apasionados del diseño y la impresión 3D que quieran usar Fusion 360 para diseñar, simular y preparar modelos destinados a ser impresos.

Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Fusion 360 para maximizar su rendimiento.
• Diseñar, modelar y simular objetos en tres dimensiones dentro de un entorno integrado.
• Optimizar los diseños con el fin de facilitar su impresión en 3D.
• Trabajar en colaboración y compartir sus proyectos gracias a las funciones en la nube de Fusion 360.

Este curso, impartido por un instructor en Madrid (tanto online como presencial), está dirigido a desarrolladores en C++ interesados en utilizar CUDA para optimizar sus aplicaciones, crear kernels GPU de alto rendimiento y emplear bibliotecas paralelas en tareas científicas, de procesamiento de datos y aprendizaje automático.

Este entrenamiento presencial o online dirigido por un instructor, realizado en Madrid, está orientado a desarrolladores de C/C++ que deseen emplear CUDA para agilizar aplicaciones con alta demanda computacional, como procesamiento de datos, simulaciones científicas, cargas de trabajo de aprendizaje automático y pipelines de procesamiento de imágenes.

Este curso práctico dirigido por un instructor en Madrid (online o presencial) está pensado para desarrolladores de software, analistas de datos y profesionales técnicos que desean utilizar TensorFlow 2.x y Keras con el fin de crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje profundo destinados a aplicaciones de visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y sistemas multimodales.

Este curso presencial y dirigido por un instructor en Madrid explica cómo programar las GPUs para la computación paralela, el uso de diversas plataformas, el manejo de la plataforma CUDA y sus características, así como la aplicación de técnicas de optimización mediante CUDA. Entre sus aplicaciones destacan el aprendizaje profundo, el análisis de datos, el procesamiento de imágenes y diversas soluciones de ingeniería.