GPU Formare în Moldova

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

Acest training condus de un instructor, live (online sau onsite), este destinat inginerilor de 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 acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să pună la punct 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 edge sau cloud.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Utilizare practică a 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 un training personalizat pentru acest curs bazat pe infrastructura sau seturile de date dumneavoastră, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Stiva AI a Huawei — de la SDK-ul de bază 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 unelte MindSpore în raport cu alternativele din industrie.
• Poziționează stiva AI a Huawei în medii enterprise sau cloud/on-prem.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Demo-uri live ale sistemului și prezentări bazate pe cazuri.
• Laboratoare ghidate opționale 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, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de la nivel începător până la nivel intermediar care doresc să folosească OpenACC pentru a programa dispozitive eterogene și să exploateze paralelismul acestora.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare OpenACC.
• Să scrie și să ruleze un program de bază OpenACC.
• Să adnoteze codul cu directive și clauze OpenACC.
• Să folosească API-ul și bibliotecile OpenACC.
• Să profileze, să depureze 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 computer vision și NLP, în special pe hardware-ul Huawei Ascend.

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

La sfârșitul 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

• Curs interactiv și demonstrație.
• Laborator practic cu implementarea modelelor și profilarea performanței.
• Proiectarea de pipe-uri 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 Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de la nivel începător până la intermediar care doresc să învețe elementele de bază ale programării GPU și principalele cadre și instrumente pentru dezvoltarea aplicațiilor GPU.

• La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
  Înțelege diferența dintre calculul CPU și GPU și beneficiile și provocările programării GPU.
• Alege cadrul și instrumentul potrivit pentru aplicația lor GPU.
• Crea un program GPU de bază care efectuează adunarea vectorială folosind unul sau mai multe dintre cadrele și instrumentele disponibile.
• Folosi API-urile, limbajele și bibliotecile respective pentru a interoga informațiile despre dispozitiv, aloca și dealoca memoria dispozitivului, copia date între gazdă și dispozitiv, lansa kernel-uri și sincroniza firele de execuție.
• Folosi spațiile de memorie respective, cum ar fi global, local, constant și privat, pentru a optimiza transferul de date și accesul la memorie.
• Folosi modelele de execuție respective, cum ar fi work-items, work-groups, fire, blocuri și grile, pentru a controla paralelismul.
• Depana și testa programe GPU folosind instrumente precum CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK și NVIDIA Nsight.
• Optimiza programe 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 din 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 programarea operatorilor, auto-ajustare și benchmarking.
• Depanează și optimizează performanța la nivel de instrucțiuni pentru modele de calcul personalizate.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și demonstrație.
• 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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de la nivel începător până la nivel intermediar care doresc să utilizeze diferite cadre de lucru pentru programarea GPU și să le compare caracteristicile, performanța și compatibilitatea.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include OpenCL SDK, CUDA Toolkit, Platforma ROCm, un dispozitiv care suportă OpenCL, CUDA sau ROCm, și Visual Studio Code.
• Să creeze un program GPU de bază care efectuează adunarea vectorială folosind OpenCL, CUDA și ROCm, și să compare sintaxa, structura și execuția fiecărui cadru de lucru.
• Să utilizeze API-urile respective pentru a interoga informații despre dispozitiv, aloca și dezaloca memoria dispozitivului, copia date între gazdă și dispozitiv, lansa nuclee și sincroniza firele de execuție.
• Să utilizeze 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.
• 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 depureze și să testeze programe GPU folosind unelte precum CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK și NVIDIA Nsight.
• Să optimizeze programe GPU folosind tehnici precum coalescența, caching, prefetching și profiling.

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

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor AI de la nivel începător până la intermediar, care doresc să implementeze și să monitorizeze modele AI folosind platforma CloudMatrix cu integrarea CANN și MindSpore.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să utilizeze CloudMatrix pentru ambalarea, implementarea și servirea modelelor.
• Să convertească și să optimizeze modele pentru chipset-uri Ascend.
• Să configureze pipeline-uri pentru sarcini de inferență în timp real și în loturi.
• 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 un training personalizat pentru acest curs, bazat pe infrastructura AI sau mediul dumneavoastră cloud, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

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

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

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să pregătească și să convertească modele AI pentru Ascend 310 folosind instrumentele CANN.
• Să construiască fluxuri de inferență ușoare folosind MindSpore Lite și AscendCL.
• Să optimizeze performanța modelelor pentru medii cu resurse limitate de calcul și memorie.
• Să implementeze și să monitorizeze aplicații AI în cazuri de utilizare reală la margine.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și demonstrație.
• Lucrări practice în laborator cu modele și scenarii specifice marginii.
• Exemple de implementare live 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 Moldova (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor de la nivel începător până la nivel intermediar care doresc să instaleze și să folosească ROCm pe Windows 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 pe Windows.
• 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 informații despre dispozitiv, aloca și elibera memoria dispozitivului, copia date între gazdă și dispozitiv, lansa nuclee și sincroniza firele.
• Să folosească limbajul HIP pentru a scrie nuclee 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, partajat, constant și local, pentru a optimiza transferurile de date și accesele 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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat dezvoltatorilor de nivel începător până la intermediar care doresc să folosească ROCm și HIP 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.
• Să creeze un program ROCm de bază care efectuează adunarea vectorială 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, lansa kernel-uri și sincroniza 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, shared, 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 toolkit-ul de calcul AI al Huawei, folosit pentru a compila, optimiza și implementa modele AI pe procesoarele Ascend AI.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată 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 cadre precum MindSpore, TensorFlow și PyTorch.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege scopul și arhitectura toolkit-ului 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 unelte CANN și a punctelor de integrare.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

Ascend, Biren și Cambricon sunt platforme hardware de top pentru inteligența artificială din China, fiecare oferind instrumente unice de accelerare și profilare pentru sarcini de producție la scară largă în domeniul IA.

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

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

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

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Utilizarea practică a instrumentelor de profilare 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 fundația de calcul AI a Huawei care permite dezvoltatorilor să ajusteze și să optimizeze performanța rețelelor neuronale implementate pe procesoarele Ascend AI.

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura de runtime a CANN și ciclul de performanță.
• Utiliza instrumente de profiling și Graph Engine pentru analiza și optimizarea performanței.
• Crea și optimiza operatori personalizați folosind TIK și TVM.
• Rezolva blocaje de memorie și îmbunătățește debitul modelului.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice cu profiling în timp real și ajustare a operatorilor.
• Exerciții de optimizare folosind exemple de implementare în cazuri extreme.

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 finalul acestui training, participanții vor putea:

• Evalua compatibilitatea sarcinilor CUDA existente cu alternativele de chip-uri chinezești.
• Porta bazele 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 suportul și implementarea pe arhitecturi diferite.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice de traducere a codului și comparare a performanței.
• Exerciții ghidate concentrate 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 dumneavoastră CUDA, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (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 de bază CUDA care efectuează adunarea de vectori pe GPU și preia rezultatele din memoria GPU.
• Să folosească API-ul CUDA pentru a interoga informațiile despre dispozitiv, aloca și elibera memoria dispozitivului, copia date între gazdă și dispozitiv, lanseze kernel-uri și sincronizeze firele de execuție.
• Să folosească limbajul CUDA C/C++ pentru a scrie kernel-uri care se execută pe GPU și manipulează date.
• Să folosească funcțiile, variabilele și bibliotecile încorporate CUDA pentru a efectua sarcini și operații comune.
• Să folosească spațiile de memorie CUDA, cum ar fi global, shared, constant și local, pentru a optimiza transferul de date și accesul la memorie.
• Să folosească modelul de execuție CUDA pentru a controla firele, blocurile și gridele care definesc paralelismul.
• Să depureze și 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 stiva de calcul AI a Huawei pentru implementarea și optimizarea modelelor de AI pe procesoarele AI Ascend.

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 eficient modele de AI antrenate pe hardware-ul Huawei Ascend folosind toolkit-ul CANN și instrumente precum MindSpore, TensorFlow sau PyTorch.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

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

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și demonstrație.
• Lucrări practice în laborator folosind instrumente 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 Biren AI sunt GPU-uri de înaltă performanță proiectate pentru sarcini de AI și HPC, cu suport pentru antrenament și inferență la scară largă.

Această sesiune de formare condusă de un instructor (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar sau avansat care doresc să programeze și să optimizeze aplicații folosind stiva GPU proprietară Biren, cu comparații practice cu mediile bazate pe CUDA.

La sfârșitul acestei formări, 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 ajustare a performanței și depanare.

Formatul Cursului

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

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, bazată pe stiva 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 edge și datacenter.

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 utilizând framework-ul 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 edge și datacenter care rulează runtime-ul Neuware.
• Să integreze fluxuri de lucru ML cu caracteristici de accelerație 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 pe cazul de utilizare, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (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 finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura, componentele și capacitățile CUDA.
• Să instaleze și să configureze medii CUDA.
• Să gestioneze și să optimizeze resursele CUDA.
• Să depaneze și să rezolve probleme comune CUDA.

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

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 de vectori pe dispozitiv și preia rezultatele din memoria dispozitivului.
• Să folosească API-ul OpenCL pentru a interoga informații despre dispozitiv, a crea contexte, cozi de comenzi, buffere, nuclee și evenimente.
• Să folosească limbajul OpenCL C pentru a scrie nuclee care se execută pe dispozitiv și manipulează date.
• Să folosească funcțiile încorporate, extensiile și bibliotecile OpenCL pentru a efectua sarcini și operații comune.
• Să folosească modelele de memorie OpenCL ale gazdei și dispozitivului pentru a optimiza transferurile de date și accesul la memorie.
• Să folosească modelul de execuție OpenCL pentru a controla elementele de lucru, grupurile de lucru și intervalele ND.
• Să depureze și să testeze programe OpenCL folosind instrumente 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 Moldova (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 sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Folosi compilatorul Numba pentru a accelera aplicațiile Python care rulează pe GPU-uri NVIDIA.
• Crea, compila și lansa nuclee CUDA personalizate.
• Gestiona memoria GPU.
• Converti o aplicație bazată pe CPU într-o aplicație accelerată de GPU.

Acest curs de instruire condus de un instructor, desfășurat în direct în Moldova, acoperă modul de programare a GPU-urilor pentru calcul paralel, cum să utilizezi diverse platforme, cum să lucrezi cu platforma CUDA și funcțiile sale, precum și cum să efectuezi diverse tehnici de optimizare folosind CUDA. Unele dintre aplicații includ învățarea profundă, analiza, procesarea imaginilor și aplicații de inginerie.