Bucharest, City Center

NobleProg București, 129 Calea Victoriei, București, romania, 010961

Le Boutique Hotel Moxa este situat pe una din cele mai vechi si mai cunoscute strazi din Bucuresti, numita Calea Victoriei, dar in acelasi timp aceasta zona este linistita. Este localizat langa multe atractii culturale si centre de afaceri. Centrul de conferinte are acces la gradina hotelului, si contine trei sali de conferinta, echipate cu cele mai noi tehnologii.

In apropiere se afla Ateneul Roman, Academia Roman, precum si cateva dintre cele mai importante muzee din Romania: Muzeul colectiilor de arta, Muzeul national George Enescu, Muzeul taranului roman.

Daca doriti o plimbare prin parc, chiar pe partea opusa a strazii se afla Parcul Nicolae Iorga, iar la cativa pasi distanta se afla Parcul Ion IC Bratianu.

Pentru cumparaturi in piata puteti merge la Piata Amzei iar pentru ceva mai distractiv si elegant in timpul serii puteti vizita Palace Casino Bucharest.

Pentru ajunge la le Boutique Hotel Moxa, folositi statiile de transport public Calea Victoriei sau Sfintii Voievozi.

ActiveOne Bucuresti

Strada Dr. Iacob Felix 55, Bucuresti, Romania, 011039

Subcategorii (1)

CUDA (Compute Unified Device Architecture)

CUDA (Compute Unified Device Architecture)

Explorati cursurile noastre

GPU Programming with OpenACC

 28 ore
Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Muntenia (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător și intermediar care doresc să utilizeze OpenACC pentru a programa dispozitive eterogene și a exploata paralelismul acestora. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
  • Să configureze un mediu de dezvoltare care include OpenACC SDK, un dispozitiv care suportă OpenACC și Visual Studio Cod.
  • Să creeze un program OpenACC de bază care efectuează adunarea vectorială pe dispozitiv și recuperează rezultatele din memoria dispozitivului.
  • Utilizați directivele și clauzele OpenACC pentru a adnota codul și pentru a specifica regiunile paralele, mișcarea datelor și opțiunile de optimizare.
  • Utilizați API OpenACC pentru a interoga informații despre dispozitiv, a seta numărul dispozitivului, a gestiona erorile și a sincroniza evenimentele.
  • Utilizați bibliotecile OpenACC și caracteristicile de interoperabilitate pentru a integra OpenACC cu alte modele de programare, cum ar fi CUDA, OpenMP și MPI.
  • Utilizați instrumentele OpenACC pentru a realiza profilul și depanarea programelor OpenACC și pentru a identifica blocajele și oportunitățile de performanță.
  • Optimizarea programelor OpenACC utilizând tehnici precum localitatea datelor, fuziunea buclelor, fuziunea nucleului și auto-tuning.
Citește mai mult...

Introduction to GPU Programming

 21 ore
Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Muntenia (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător și intermediar care doresc să învețe elementele de bază ale programării GPU și principalele cadre și instrumente pentru dezvoltarea de aplicații GPU.
  • La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
    Să înțeleagă diferența dintre calculul cu procesor și calculul GPU, precum și beneficiile și provocările programării GPU.
  • Să aleagă cadrul și instrumentul potrivit pentru aplicația lor GPU.
  • Să creeze un program GPU de bază care efectuează adunarea vectorială folosind unul sau mai multe dintre cadrele și instrumentele prezentate.
  • Să utilizeze API-urile, limbajele și bibliotecile respective pentru a interoga informații despre dispozitiv, pentru a aloca și a dezaloca memoria dispozitivului, pentru a copia date între gazdă și dispozitiv, pentru a lansa nuclee și pentru a sincroniza fire de execuție.
  • Utilizați spațiile de memorie respective, cum ar fi cele globale, locale, constante și private, pentru a optimiza transferurile de date și accesările de memorie.
  • Utilizați modelele de execuție respective, cum ar fi work-items, work-groups, fire, blocuri și grile, pentru a controla paralelismul.
  • Depanarea și testarea programelor GPU cu ajutorul unor instrumente precum CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK și NVIDIA Nsight.
  • Optimizarea programelor GPU utilizând tehnici precum coalescența, caching, prefetching și profilarea.
Citește mai mult...

GPU Programming - OpenCL vs CUDA vs ROCm

 28 ore
Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Muntenia (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător și intermediar care doresc să utilizeze diferite cadre de lucru pentru programare GPU și să compare caracteristicile, performanța și compatibilitatea acestora. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor putea să:
  • Să configureze un mediu de dezvoltare care include OpenCL SDK, CUDA Toolkit, platforma ROCm, un dispozitiv care acceptă OpenCL, CUDA sau ROCm și Visual Studio Cod.
  • Să creeze un program de bază GPU care efectuează adunarea vectorială utilizând OpenCL, CUDA și ROCm și să compare sintaxa, structura și execuția fiecărui cadru.
  • Utilizați API-urile respective pentru a interoga informații despre dispozitiv, pentru a aloca și a dezaloca memoria dispozitivului, pentru a copia date între gazdă și dispozitiv, pentru a lansa nuclee și pentru a sincroniza fire de execuție.
  • Utilizați limbajele respective pentru a scrie nuclee care se execută pe dispozitiv și manipulează date.
  • Să utilizeze funcțiile, variabilele și bibliotecile încorporate respective pentru a efectua sarcini și operații comune.
  • Utilizați spațiile de memorie respective, cum ar fi cele globale, locale, constante și private, pentru a optimiza transferurile de date și accesările de memorie.
  • Utilizați modelele de execuție respective pentru a controla firele, blocurile și grilele care definesc paralelismul.
  • Depanarea și testarea programelor GPU cu ajutorul unor instrumente precum CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK și NVIDIA Nsight.
  • Optimizarea programelor GPU utilizând tehnici precum coalescența, caching, prefetching și profilarea.
Citește mai mult...

ROCm for Windows

 21 ore
Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Muntenia (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător și intermediar care doresc să instaleze și să utilizeze ROCm pe Windows pentru a programa AMD GPUs și a exploata paralelismul acestora. La sfârșitul acestui curs de instruire, participanții vor fi capabili să:
  • Să configureze un mediu de dezvoltare care include platforma ROCm, un AMD GPU și un cod Visual Studio pe Windows.
  • Să creeze un program ROCm de bază care să efectueze adunarea vectorială pe GPU și să recupereze rezultatele din memoria GPU.
  • Utilizați API ROCm pentru a interoga informații despre dispozitiv, pentru a aloca și a dezaloca memoria dispozitivului, pentru a copia date între gazdă și dispozitiv, pentru a lansa nuclee și pentru a sincroniza fire de execuție.
  • Utilizați limbajul HIP pentru a scrie nuclee care se execută pe GPU și manipulează date.
  • Utilizați funcțiile, variabilele și bibliotecile integrate HIP pentru a efectua sarcini și operații comune.
  • Utilizați spațiile de memorie ROCm și HIP, cum ar fi spațiile de memorie globală, partajată, constantă și locală, pentru a optimiza transferurile de date și accesările de memorie.
  • Utilizarea modelelor de execuție ROCm și HIP pentru a controla firele, blocurile și grilele care definesc paralelismul.
  • Depanarea și testarea programelor ROCm și HIP cu ajutorul unor instrumente precum ROCm Debugger și ROCm Profiler.
  • Optimizarea programelor ROCm și HIP utilizând tehnici precum coalescența, caching, prefetching și profilarea.
Citește mai mult...

AMD GPU Programming

 28 ore
Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Muntenia (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător și intermediar care doresc să utilizeze ROCm și HIP pentru a programa AMD GPUs și a exploata paralelismul acestora. La sfârșitul acestui curs de instruire, participanții vor fi capabili să:
  • Să configureze un mediu de dezvoltare care include platforma ROCm, un AMD GPU și un cod Visual Studio.
  • Să creeze un program ROCm de bază care să efectueze adunarea vectorială pe GPU și să recupereze rezultatele din memoria GPU.
  • Utilizați API ROCm pentru a interoga informații despre dispozitiv, pentru a aloca și a dezaloca memoria dispozitivului, pentru a copia date între gazdă și dispozitiv, pentru a lansa nuclee și pentru a sincroniza fire de execuție.
  • Utilizați limbajul HIP pentru a scrie nuclee care se execută pe GPU și manipulează date.
  • Utilizați funcțiile, variabilele și bibliotecile integrate HIP pentru a efectua sarcini și operații comune.
  • Utilizați spațiile de memorie ROCm și HIP, cum ar fi spațiile de memorie globală, partajată, constantă și locală, pentru a optimiza transferurile de date și accesările de memorie.
  • Utilizarea modelelor de execuție ROCm și HIP pentru a controla firele, blocurile și grilele care definesc paralelismul.
  • Depanarea și testarea programelor ROCm și HIP cu ajutorul unor instrumente precum ROCm Debugger și ROCm Profiler.
  • Optimizarea programelor ROCm și HIP utilizând tehnici precum coalescența, caching, prefetching și profilarea.
Citește mai mult...

GPU Programming with CUDA

 28 ore
Această instruire live, condusă de un instructor în Muntenia (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător până la mediu care doresc să utilizeze CUDA pentru a programa NVIDIA GPUs și a exploata paralelismul acestora. Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
  • Configurați un mediu de dezvoltare care include CUDA Toolkit, un NVIDIA GPU și Visual Studio Code.
  • Să creeze un program CUDA de bază care efectuează adunarea vectorială pe GPU și recuperează rezultatele din memoria GPU.
  • Utilizați API-ul CUDA pentru a interoga informații despre dispozitiv, a aloca și a dezaloca memoria dispozitivului, a copia date între gazdă și dispozitiv, a lansa nuclee și a sincroniza fire de execuție.
  • Utilizați limbajul CUDA C/C++ pentru a scrie kernels care se execută pe GPU și manipulează date.
  • Utilizați funcțiile încorporate, variabilele și bibliotecile CUDA pentru a efectua sarcini și operațiuni comune.
  • Utilizați spațiile de memorie CUDA, cum ar fi cele globale, partajate, constante și locale, pentru a optimiza transferurile de date și accesările de memorie.
  • Utilizați modelul de execuție CUDA pentru a controla firele, blocurile și grilele care definesc paralelismul.
  • Depanarea și testarea programelor CUDA utilizând instrumente precum CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK și NVIDIA Nsight.
  • Optimizarea programelor CUDA folosind tehnici precum coalescing, caching, prefetching și profiling.
97% de clienți mulțumiți.
Citește mai mult...

Administration of CUDA

 35 ore
Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Muntenia (online sau la fața locului) se adresează administratorilor de sistem și profesioniștilor IT începători care doresc să instaleze, să configureze, să gestioneze și să depaneze mediile CUDA. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor putea să:
  • Să înțeleagă arhitectura, componentele și capacitățile CUDA.
  • Să instaleze și să configureze mediile CUDA.
  • Să gestioneze și să optimizeze resursele CUDA.
  • să depaneze și să rezolve problemele comune CUDA.
Citește mai mult...

GPU Programming with OpenCL

 28 ore
Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Muntenia (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător și intermediar care doresc să utilizeze OpenCL pentru a programa dispozitive eterogene și a exploata paralelismul acestora. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
  • Să configureze un mediu de dezvoltare care include OpenCL SDK, un dispozitiv care suportă OpenCL și Visual Studio Code.
  • Să creeze un program de bază OpenCL care să efectueze adunarea vectorială pe dispozitiv și să recupereze rezultatele din memoria dispozitivului.
  • Utilizați OpenCL API pentru a interoga informații despre dispozitiv, a crea contexte, cozi de comenzi, tampoane, nuclee și evenimente.
  • Utilizarea limbajului OpenCL C pentru a scrie nuclee care se execută pe dispozitiv și manipulează date.
  • Utilizarea OpenCL a funcțiilor încorporate, a extensiilor și a bibliotecilor pentru a efectua sarcini și operații comune.
  • Să utilizeze OpenCL modelele de memorie ale gazdei și dispozitivului pentru a optimiza transferurile de date și accesările de memorie.
  • Utilizați modelul de execuție OpenCL pentru a controla elementele de lucru, grupurile de lucru și domeniile ND.
  • Depanarea și testarea programelor OpenCL utilizând instrumente precum CodeXL, Intel VTune și NVIDIA Nsight.
  • Optimizarea programelor OpenCL utilizând tehnici precum vectorizarea, derularea buclelor, memoria locală și profilarea.
Citește mai mult...

GPU Programming with CUDA and Python

 14 ore
Acest training dirijat de instrucțurator în timp real (online sau presential) este destinat dezvoltatorilor cu cunoștințe intermediare care dorească să folosească CUDA pentru a construi aplicații Python care rulează în paralel pe NVIDIA GPU. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
  • Utilizeze compilatorul Numba pentru a accelera aplicațiile Python care rulează pe plăcile NVIDIA GPU.
  • Creeze, compileze și lanseze kernel-uri CUDA personalizate.
  • Gestioneze memoria GPU.
  • Convertească o aplicație bazată pe CPU într-o aplicație accelerată de GPU.
Citește mai mult...

NVIDIA GPU Programming - Extended

 21 ore
Acest curs de instruire live, condus de un instructor, în Muntenia acoperă modul de programare a GPUs pentru calcul paralel, cum se utilizează diverse platforme, cum se lucrează cu platforma CUDA și caracteristicile acesteia și cum se realizează diverse tehnici de optimizare cu ajutorul CUDA. Unele dintre aplicații includ învățarea profundă, analiza, procesarea imaginilor și aplicațiile inginerești.
Citește mai mult...

Last Updated:

Mărturii (2)

Foarte interactiv, cu exemple variate, cu o bună progresie în complexitate între începutul și sfârșitul cursului.

Jenny - Andheo

Curs - GPU Programming with CUDA and Python

Tradus de catre o masina

Formatorii energie și umor.

Tadeusz Kaluba - Nokia Solutions and Networks Sp. z o.o.

Curs - NVIDIA GPU Programming - Extended

Tradus de catre o masina

Upcoming Courses

NVIDIA GPU Programming - Extended

2025-06-23 09:30
21 ore
ActiveOne Bucuresti
972 EUR (Online (Remote))
1572 EUR (Sală de clasă)

GPU Programming with OpenACC

2025-07-07 09:30
28 ore
Bucharest, City Center
1080 EUR (Online (Remote))
1880 EUR (Sală de clasă)

Introduction to GPU Programming

2025-07-21 09:30
21 ore
ActiveOne Bucuresti
810 EUR (Online (Remote))
1410 EUR (Sală de clasă)

ROCm for Windows

2025-08-04 09:30
21 ore
Bucharest, City Center
810 EUR (Online (Remote))
1410 EUR (Sală de clasă)

Other regions in România

Other Countries

Aceste cursuri sunt disponibile si in alte tari.

Consultanță

GPU Consultanță
Graphics Processing Unit (GPU) Cursuri in Muntenia, Sfarsit de saptamana GPU Cursuri in Muntenia, Seara GPU (Graphics Processing Unit) Training in Muntenia, Graphics Processing Unit (GPU) Cu instructor in Muntenia, Sfarsit de saptamana Graphics Processing Unit Training in Muntenia, Seara GPU Cursuri in Muntenia, GPU (Graphics Processing Unit) Camp in Muntenia, Graphics Processing Unit one on one training in Muntenia, GPU Pe pagina in Muntenia, GPU Trainer in Muntenia, Graphics Processing Unit Instructor in Muntenia, Graphics Processing Unit (GPU) Cu instructor in Muntenia,Graphics Processing Unit Clase in Muntenia, Graphics Processing Unit Coaching in Muntenia, GPU (Graphics Processing Unit) Cursuri private in Muntenia