GPU Formare în România

Huawei Ascend este o familie de procesoare AI proiectate pentru inferență și antrenament de înaltă performanță.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată inginerilor AI și oamenilor de știință de date de nivel intermediar care doresc să dezvolte și să optimizeze modele de rețele neuronale folosind platforma Huawei Ascend și toolkit-ul CANN.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze și să seteze mediul de dezvoltare CANN.
• Să dezvolte aplicații AI folosind fluxurile de lucru MindSpore și CloudMatrix.
• Să optimizeze performanța pe NPU-urile Ascend folosind operatori personalizați și tiling.
• Să implementeze modele în medii de tip edge sau cloud.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuții.
• Utilizare practică a platformei Huawei Ascend și a toolkit-ului CANN în aplicații exemplu.
• Exerciții ghidate axate pe construirea, antrenarea și implementarea modelelor.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs bazată pe infrastructura sau seturile de date ale dumneavoastră, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Stiva AI a Huawei — de la SDK-ul de nivel scăzut CANN până la framework-ul de nivel înalt MindSpore — oferă un mediu integrat de dezvoltare și implementare AI, optimizat pentru hardware-ul Ascend.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor tehnici de la nivel începător până la intermediar care doresc să înțeleagă cum componentele CANN și MindSpore lucrează împreună pentru a sprijini gestionarea ciclului de viață AI și deciziile de infrastructură.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura stratificată a stivei de calcul AI a Huawei.
• Identifica cum CANN sprijină optimizarea modelelor și implementarea la nivel de hardware.
• Evaluează framework-ul și lanțul de instrumente MindSpore în raport cu alternativele din industrie.
• Poziționează stiva AI a Huawei în mediile de întreprindere sau cloud/on-prem.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Demo-uri live ale sistemului și prezentări bazate pe cazuri.
• Laboratoare opționale ghidate pe fluxul modelelor de la MindSpore la CANN.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel începător până la intermediar care doresc să utilizeze OpenACC pentru a programa dispozitive eterogene și să exploateze paralelismul acestora.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare OpenACC.
• Să scrie și să ruleze un program OpenACC de bază.
• Să adnoteze codul cu directive și clauze OpenACC.
• Să utilizeze API-ul și bibliotecile OpenACC.
• Să profileze, să depisteze erori și să optimizeze programe OpenACC.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) oferă instrumente puternice de implementare și optimizare pentru aplicații AI în timp real în domeniile visionării computerizate și NLP, în special pe hardware-ul Huawei Ascend.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat practicienilor AI de nivel intermediar care doresc să construiască, să implementeze și să optimizeze modele de visionare și limbaj folosind CANN SDK pentru cazuri de utilizare în producție.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să implementeze și să optimizeze modele CV și NLP folosind CANN și AscendCL.
• Să folosească instrumentele CANN pentru a converti modele și a le integra în pipe-uri live.
• Să optimizeze performanța de inferență pentru sarcini precum detectarea, clasificarea și analiza sentimentelor.
• Să construiască pipe-uri CV/NLP în timp real pentru scenarii de implementare la margine sau în cloud.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și demonstrație.
• Laborator practic cu implementarea modelelor și profilarea performanței.
• Proiectarea pipe-urilor live folosind cazuri reale de CV și NLP.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de la nivel începător până la nivel intermediar care doresc să învețe elementele de bază ale programării GPU și principalele framework-uri și unelte pentru dezvoltarea aplicațiilor GPU.

• La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
  Înțeleagă diferența dintre calculul CPU și GPU și beneficiile și provocările programării GPU.
• Alege framework-ul și instrumentul potrivit pentru aplicația lor GPU.
• Creeze un program GPU de bază care efectuează adunarea vectorială folosind unul sau mai multe dintre framework-uri și unelte.
• Folosească API-urile, limbajele și bibliotecile respective pentru a interoga informațiile despre dispozitiv, aloca și dezaloca memoria dispozitivului, copia date între gazdă și dispozitiv, lanseze kernel-uri și sincronizeze firele.
• Folosească spațiile de memorie respective, cum ar fi global, local, constant și privat, pentru a optimiza transferurile de date și accesul la memorie.
• Folosească modelele de execuție respective, cum ar fi work-items, work-groups, fire, blocuri și grile, pentru a controla paralelismul.
• Depanare și testare a programelor GPU folosind unelte precum CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK și NVIDIA Nsight.
• Optimizare a programelor GPU folosind tehnici precum coalescing, caching, prefetching și profiling.

CANN TIK (Tensor Instruction Kernel) și Apache TVM permit optimizarea și personalizarea avansată a operatorilor de modele AI pentru hardware-ul Huawei Ascend.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de sisteme de nivel avansat care doresc să construiască, să implementeze și să ajusteze operatori personalizați pentru modele AI folosind modelul de programare TIK al CANN și integrarea compilatorului TVM.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Scrie și testează operatori AI personalizați folosind TIK DSL pentru procesoarele Ascend.
• Integrează operatori personalizați în runtime-ul CANN și graful de execuție.
• Folosește TVM pentru planificarea operatorilor, auto-ajustarea și benchmarking.
• Depanează și optimizează performanța la nivel de instrucțiuni pentru modele de calcul personalizate.

Formatul cursului

• Curs interactiv și demonstrații.
• Scrierea de cod pentru operatori folosind pipeline-urile TIK și TVM.
• Testare și ajustare pe hardware-ul Ascend sau simulatoare.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor de la nivel începător până la intermediar care doresc să utilizeze diferite framework-uri pentru programarea GPU și să compare caracteristicile, performanța și compatibilitatea acestora.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include OpenCL SDK, CUDA Toolkit, ROCm Platform, un dispozitiv care suportă OpenCL, CUDA sau ROCm și Visual Studio Code.
• Să creeze un program de bază GPU care efectuează adunarea de vectori folosind OpenCL, CUDA și ROCm și să compare sintaxa, structura și execuția fiecărui framework.
• Să utilizeze API-urile respective pentru a interoga informații despre dispozitiv, aloca și dezaloca memoria dispozitivului, copia date între gazdă și dispozitiv, lanseze kernel-uri și sincronizeze firele de execuție.
• Să utilizeze limbajele respective pentru a scrie kernel-uri care se execută pe dispozitiv și manipulează date.
• Să utilizeze funcțiile, variabilele și bibliotecile încorporate respective pentru a efectua sarcini și operații comune.
• Să utilizeze spațiile de memorie respective, cum ar fi global, local, constant și privat, pentru a optimiza transferul de date și accesul la memorie.
• Să utilizeze modelele de execuție respective pentru a controla firele, blocurile și grilele care definesc paralelismul.
• Să depaneze și să testeze programe GPU folosind unelte precum CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK și NVIDIA Nsight.
• Să optimizeze programe GPU folosind tehnici precum coalescing, caching, prefetching și profiling.

CloudMatrix este platforma unificată Huawei pentru dezvoltarea și implementarea AI, proiectată pentru a susține pipeline-uri scalabile de inferență de nivel producție.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor AI de la nivel începător la intermediar care doresc să implementeze și să monitorizeze modele AI utilizând platforma CloudMatrix cu integrarea CANN și MindSpore.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să utilizeze CloudMatrix pentru ambalarea, implementarea și servirea modelelor.
• Să convertească și să optimizeze modele pentru procesoarele Ascend.
• Să configureze pipeline-uri pentru sarcini de inferență în timp real și batch.
• Să monitorizeze implementările și să ajusteze performanța în medii de producție.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Utilizare practică a CloudMatrix cu scenarii reale de implementare.
• Exerciții ghidate axate pe conversie, optimizare și scalare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs bazată pe infrastructura AI sau mediul dumneavoastră de cloud, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Setul de instrumente Huawei Ascend CANN permite efectuarea de inferențe AI puternice pe dispozitive de margine, cum ar fi Ascend 310. CANN oferă instrumente esențiale pentru compilarea, optimizarea și implementarea modelelor în medii cu resurse de calcul și memorie limitate.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor și integratorilor AI de nivel intermediar care doresc să implementeze și să optimizeze modele pe dispozitive de margine Ascend folosind lanțul de instrumente CANN.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Pregăti și converti modele AI pentru Ascend 310 folosind instrumentele CANN.
• Construi pipeline-uri de inferență ușoare folosind MindSpore Lite și AscendCL.
• Optimiza performanța modelelor pentru medii cu resurse de calcul și memorie limitate.
• Implementa și monitoriza aplicații AI în cazuri de utilizare reală la marginea rețelei.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și demonstrație.
• Lucrări practice în laborator cu modele și scenarii specifice marginii.
• Exemple live de implementare pe hardware virtual sau fizic de margine.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de la nivel începător până la intermediar care doresc să instaleze și să folosească ROCm pe Windows pentru a programa GPU-uri AMD și să exploateze paralelismul acestora.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include Platforma ROCm, un GPU AMD și Visual Studio Code pe Windows.
• Să creeze un program ROCm de bază care efectuează adunarea de vectori pe GPU și preia rezultatele din memoria GPU.
• Să folosească API-ul ROCm pentru a interoga informații despre dispozitiv, aloca și dezaloca memoria dispozitivului, copia date între gazdă și dispozitiv, lanseze kernel-uri și sincronizeze firele de execuție.
• Să folosească limbajul HIP pentru a scrie kernel-uri care se execută pe GPU și manipulează date.
• Să folosească funcții, variabile și biblioteci încorporate HIP pentru a efectua sarcini și operații comune.
• Să folosească spațiile de memorie ROCm și HIP, cum ar fi global, shared, constant și local, pentru a optimiza transferurile de date și accesul la memorie.
• Să folosească modelele de execuție ROCm și HIP pentru a controla firele, blocurile și grilele care definesc paralelismul.
• Să depaneze și să testeze programe ROCm și HIP folosind unelte precum ROCm Debugger și ROCm Profiler.
• Să optimizeze programe ROCm și HIP folosind tehnici precum coalescing, caching, prefetching și profiling.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor de la nivel începător până la intermediar care doresc să folosească ROCm și HIP pentru a programa GPU-uri AMD și să exploateze paralelismul acestora.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include Platforma ROCm, un GPU AMD și Visual Studio Code.
• Să creeze un program de bază ROCm care efectuează adunarea vectorială pe GPU și preia rezultatele din memoria GPU.
• Să folosească API-ul ROCm pentru a interoga informațiile despre dispozitiv, aloca și dealoca memoria dispozitivului, copia date între gazdă și dispozitiv, lanseze kernel-uri și sincronizeze firele de execuție.
• Să folosească limbajul HIP pentru a scrie kernel-uri care se execută pe GPU și manipulează date.
• Să folosească funcțiile, variabilele și bibliotecile încorporate HIP pentru a efectua sarcini și operații comune.
• Să folosească spațiile de memorie ROCm și HIP, cum ar fi global, partajat, constant și local, pentru a optimiza transferul de date și accesul la memorie.
• Să folosească modelele de execuție ROCm și HIP pentru a controla firele, blocurile și grilele care definesc paralelismul.
• Să depaneze și să testeze programe ROCm și HIP folosind instrumente precum ROCm Debugger și ROCm Profiler.
• Să optimizeze programe ROCm și HIP folosind tehnici precum coalescing, caching, prefetching și profiling.

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) este un set de instrumente de calcul AI dezvoltat de Huawei, utilizat pentru compilarea, optimizarea și implementarea modelelor AI pe procesoarele Ascend AI.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor AI de nivel începător care doresc să înțeleagă cum se integrează CANN în ciclul de viață al modelului, de la antrenament la implementare, și cum funcționează împreună cu framework-uri precum MindSpore, TensorFlow și PyTorch.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege scopul și arhitectura setului de instrumente CANN.
• Să configureze un mediu de dezvoltare cu CANN și MindSpore.
• Să convertească și să implementeze un model AI simplu pe hardware-ul Ascend.
• Să dobândească cunoștințe de bază pentru viitoare proiecte de optimizare sau integrare CANN.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice cu implementarea unui model simplu.
• Parcurgere pas cu pas a lanțului de instrumente CANN și a punctelor de integrare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Ascend, Biren și Cambricon sunt platforme hardware de top pentru AI în China, fiecare oferind instrumente unice de accelerare și profiling pentru sarcini de AI la scară de producție.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor avansați de infrastructură și performanță AI care doresc să optimizeze fluxurile de lucru de inferență și antrenare a modelelor pe mai multe platforme de cipuri AI din China.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să realizeze benchmark-uri ale modelelor pe platformele Ascend, Biren și Cambricon.
• Să identifice punctele de blocare ale sistemului și ineficiențele de memorie/calcul.
• Să aplice optimizări la nivel de graf, kernel și operator.
• Să ajusteze pipeline-urile de implementare pentru a îmbunătăți debitul și latența.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Utilizare practică a instrumentelor de profiling și optimizare pe fiecare platformă.
• Exerciții ghidate axate pe scenarii practice de ajustare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, bazat pe mediul dvs. de performanță sau tipul de model, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) este fundamentul de calcul AI al Huawei, care permite dezvoltatorilor să regleze fin și să optimizeze performanța rețelelor neuronale implementate pe procesoarele Ascend AI.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor AI de nivel avansat și inginerilor de sistem care doresc să optimizeze performanța de inferență folosind setul avansat de instrumente CANN, inclusiv Graph Engine, TIK și dezvoltarea de operatori personalizați.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura runtime a CANN și ciclul de viață al performanței.
• Folosi instrumente de profilare și Graph Engine pentru analiza și optimizarea performanței.
• Crea și optimiza operatori personalizați folosind TIK și TVM.
• Rezolva gâturile de gură de memorie și îmbunătăți debitul modelului.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice cu profilare în timp real și reglare a operatorilor.
• Exerciții de optimizare folosind exemple de implementare în cazuri limită.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Arhitecturile GPU chinezești, cum ar fi Huawei Ascend, Biren și Cambricon MLU, oferă alternative la CUDA adaptate pentru piețele locale de AI și HPC.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat programatorilor avansați de GPU și specialiștilor în infrastructură care doresc să migreze și să optimizeze aplicațiile CUDA existente pentru implementare pe platforme hardware chinezești.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Evalua compatibilitatea sarcinilor de lucru CUDA existente cu alternativele de cipuri chinezești.
• Porta baze de cod CUDA în mediile Huawei CANN, Biren SDK și Cambricon BANGPy.
• Compara performanța și identifica punctele de optimizare pe diferite platforme.
• Aborda provocări practice în sprijinul și implementarea inter-arhitectură.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice de traducere a codului și comparare a performanței.
• Exerciții ghidate axate pe strategii de adaptare multi-GPU.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs bazat pe platforma sau proiectul dvs. CUDA, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel începător până la intermediar care doresc să folosească CUDA pentru a programa GPU-uri NVIDIA și să exploateze paralelismul acestora.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include CUDA Toolkit, un GPU NVIDIA și Visual Studio Code.
• Să creeze un program CUDA de bază care efectuează adunarea de vectori pe GPU și preia rezultatele din memoria GPU.
• Să folosească API-ul CUDA pentru a interoga informațiile dispozitivului, aloca și elibera memoria dispozitivului, copia date între gazdă și dispozitiv, lansa nuclee și sincroniza firele.
• Să folosească limbajul CUDA C/C++ pentru a scrie nuclee care se execută pe GPU și manipulează date.
• Să folosească funcții, variabile și biblioteci încorporate CUDA pentru a efectua sarcini și operații comune.
• Să folosească spațiile de memorie CUDA, cum ar fi global, partajat, constant și local, pentru a optimiza transferurile de date și accesele la memorie.
• Să folosească modelul de execuție CUDA pentru a controla firele, blocurile și griliele care definesc paralelismul.
• Să depaneze și să testeze programe CUDA folosind instrumente precum CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK și NVIDIA Nsight.
• Să optimizeze programe CUDA folosind tehnici precum coalescing, caching, prefetching și profiling.

97% de clienți satisfăcuți. 

CANN (Compute Architecture for Neural Networks) este stack-ul de calcul AI al Huawei pentru implementarea și optimizarea modelelor de AI pe procesoarele Ascend AI.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și inginerilor de AI de nivel intermediar care doresc să implementeze modele de AI antrenate eficient pe hardware-ul Huawei Ascend folosind toolkit-ul CANN și unelte precum MindSpore, TensorFlow sau PyTorch.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura CANN și rolul său în pipeline-ul de implementare a AI.
• Să convertească și să adapteze modele din framework-uri populare la formate compatibile cu Ascend.
• Să folosească unelte precum ATC, conversia de modele OM și MindSpore pentru inferență la margine și în cloud.
• Să diagnosticheze probleme de implementare și să optimizeze performanța pe hardware-ul Ascend.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și demonstrație.
• Lucrări practice în laborator folosind unelte CANN și simulatoare sau dispozitive Ascend.
• Scenarii practice de implementare bazate pe modele de AI din lumea reală.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acceleratoarele AI Biren sunt GPU-uri de înaltă performanță proiectate pentru sarcini de AI și HPC, cu suport pentru antrenament și inferență la scară largă.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar și avansat care doresc să programeze și să optimizeze aplicații folosind stack-ul GPU proprietar Biren, cu comparații practice față de mediile bazate pe CUDA.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura GPU Biren și ierarhia memoriei.
• Să configureze mediul de dezvoltare și să folosească modelul de programare Biren.
• Să traducă și să optimizeze cod în stil CUDA pentru platformele Biren.
• Să aplice tehnici de reglare a performanței și de depanare.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Utilizare practică a SDK-ului Biren în sarcini GPU de exemplu.
• Exerciții ghidate axate pe portare și reglarea performanței.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs bazat pe stack-ul dvs. de aplicații sau nevoile de integrare, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Cambricon MLU (Unități de Învățare Automată) sunt cipuri AI specializate, optimizate pentru inferență și antrenament în scenarii de margine și centre de date.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să construiască și să implementeze modele AI folosind cadrul BANGPy și SDK-ul Neuware pe hardware-ul Cambricon MLU.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să pregătească mediile de dezvoltare BANGPy și Neuware.
• Să dezvolte și să optimizeze modele bazate pe Python și C++ pentru Cambricon MLU.
• Să implementeze modele pe dispozitive de margine și centre de date care rulează runtime-ul Neuware.
• Să integreze fluxuri de lucru ML cu funcționalități de accelerare specifice MLU.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Utilizare practică a BANGPy și Neuware pentru dezvoltare și implementare.
• Exerciții ghidate axate pe optimizare, integrare și testare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, bazat pe modelul dvs. de dispozitiv Cambricon sau cazul de utilizare, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat administratorilor de sistem și profesioniștilor IT de nivel începător care doresc să instaleze, să configureze, să gestioneze și să depaneze medii CUDA.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă arhitectura, componentele și capacitățile CUDA.
• Instaleze și configureze medii CUDA.
• Gestionze și optimizeze resursele CUDA.
• Depaneze și rezolve probleme comune CUDA.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor de nivel începător până la intermediar care doresc să utilizeze OpenCL pentru a programa dispozitive eterogene și să exploateze paralelismul acestora.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include OpenCL SDK, un dispozitiv care suportă OpenCL și Visual Studio Code.
• Să creeze un program OpenCL de bază care efectuează adunarea vectorială pe dispozitiv și preia rezultatele din memoria dispozitivului.
• Să utilizeze API-ul OpenCL pentru a interoga informații despre dispozitiv, a crea contexte, cozi de comenzi, buffere, nuclee și evenimente.
• Să utilizeze limbajul OpenCL C pentru a scrie nuclee care se execută pe dispozitiv și manipulează date.
• Să utilizeze funcțiile încorporate, extensiile și bibliotecile OpenCL pentru a efectua sarcini și operații comune.
• Să utilizeze modelele de memorie OpenCL ale gazdei și dispozitivului pentru a optimiza transferul de date și accesul la memorie.
• Să utilizeze modelul de execuție OpenCL pentru a controla elementele de lucru, grupurile de lucru și intervalele ND.
• Să depaneze și să testeze programe OpenCL folosind unelte precum CodeXL, Intel VTune și NVIDIA Nsight.
• Să optimizeze programele OpenCL folosind tehnici precum vectorizarea, desfășurarea buclelor, memoria locală și profilarea.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să folosească CUDA pentru a construi aplicații Python care rulează în paralel pe GPU-uri NVIDIA.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să folosească compilatorul Numba pentru a accelera aplicațiile Python care rulează pe GPU-uri NVIDIA.
• Să creeze, să compileze și să lanseze nuclee CUDA personalizate.
• Să gestioneze memoria GPU.
• Să convertească o aplicație bazată pe CPU într-o aplicație accelerată de GPU.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România, acoperă modul de programare a GPU-urilor pentru calcul paralel, cum să folosești diverse platforme, cum să lucrezi cu platforma CUDA și funcționalitățile acesteia, precum și cum să aplici diverse tehnici de optimizare folosind CUDA. Unele dintre aplicații includ învățare profundă, analiză de date, procesare de imagini și aplicații de inginerie.