Formation CorelDraw Rozszerzony

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux amateurs de conception 3D et d'impression 3D de niveau débutant à avancé qui souhaitent utiliser Fusion 360 pour concevoir, simuler et préparer des modèles pour l'impression 3D.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Fusion 360 pour des performances optimales.
• Concevoir, modéliser et simuler des objets 3D dans un environnement unifié.
• Optimiser et préparer les conceptions pour le processus d'impression 3D.
• Collaborer et partager leurs conceptions en utilisant les fonctionnalités cloud de Fusion 360.

Cette formation en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser ROCm et HIP pour programmer les AMD GPUs et exploiter leur parallélisme.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place un environnement de développement comprenant la plate-forme ROCm, un code AMD GPU et Visual Studio.
• Créer un programme ROCm de base qui effectue une addition vectorielle sur le GPU et récupère les résultats de la mémoire GPU.
• Utiliser l'API ROCm pour demander des informations sur le périphérique, allouer et désallouer la mémoire du périphérique, copier des données entre l'hôte et le périphérique, lancer des noyaux et synchroniser des threads.
• Utiliser le langage HIP pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur la mémoire GPU et manipulent des données.
• Utiliser les fonctions intégrées, les variables et les bibliothèques HIP pour effectuer des tâches et des opérations courantes.
• Utiliser les espaces mémoire ROCm et HIP, tels que les espaces globaux, partagés, constants et locaux, pour optimiser les transferts de données et les accès à la mémoire.
• Utiliser les modèles d'exécution ROCm et HIP pour contrôler les threads, les blocs et les grilles qui définissent le parallélisme.
• Déboguer et tester les programmes ROCm et HIP à l'aide d'outils tels que ROCm Debugger et ROCm Profiler.
• Optimiser les programmes ROCm et HIP en utilisant des techniques telles que le coalescing, le caching, le prefetching et le profiling.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux graphistes et animateurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre à créer des animations étonnantes, des médias interactifs et du contenu Web attrayant à l'aide de Adobe Animate.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Naviguer dans l'interface et les outils de Adobe Animate.
• Créer et éditer des animations à l'aide d'images clés, de tweens de mouvement et de tweens de forme.
• Concevoir des animations et des applications interactives avec ActionScript et JavaScript.
• Incorporer des éléments audio et vidéo dans les projets.
• Exporter des animations pour le web, la vidéo et les plateformes mobiles.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux administrateurs système débutants et aux professionnels de l'informatique qui souhaitent installer, configurer, gérer et dépanner les environnements CUDA.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture, les composants et les capacités de CUDA.
• Installer et configurer les environnements CUDA.
• Gérer et optimiser les ressources CUDA.
• Déboguer et résoudre les problèmes CUDA les plus courants.

Cette formation dispensée par un instructeur en direct à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser CUDA pour créer des applications Python qui s'exécutent en parallèle sur les NVIDIA GPU.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser le compilateur Numba pour accélérer les applications Python s'exécutant sur les GPU NVIDIA GPU.
• Créer, compiler et lancer des kernels CUDA personnalisés.
• Gérer la mémoire des GPU GPU.
• Convertir une application basée sur le CPU en une application accélérée par les GPU GPU.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre les bases de la programmation GPU et les principaux cadres et outils pour le développement d'applications GPU.

• A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  Comprendre la différence entre le CPU et l'informatique GPU ainsi que les avantages et les défis de la programmation GPU.
• Choisir le cadre et l'outil appropriés pour leur application GPU.
• Créer un programme GPU de base qui effectue une addition vectorielle en utilisant un ou plusieurs cadres et outils.
• Utiliser les API, langages et bibliothèques respectifs pour demander des informations sur le périphérique, allouer et désallouer la mémoire du périphérique, copier des données entre l'hôte et le périphérique, lancer des noyaux et synchroniser des threads.
• Utiliser les espaces mémoire respectifs, tels que global, local, constant et privé, pour optimiser les transferts de données et les accès à la mémoire.
• Utiliser les modèles d'exécution respectifs, tels que les éléments de travail, les groupes de travail, les threads, les blocs et les grilles, pour contrôler le parallélisme.
• Déboguer et tester les programmes GPU à l'aide d'outils tels que CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK et NVIDIA Nsight.
• Optimiser les programmes GPU à l'aide de techniques telles que le coalescing, la mise en cache, le prefetching et le profilage.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser CUDA pour programmer les NVIDIA GPU et exploiter leur parallélisme.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement de développement comprenant CUDA Toolkit, un NVIDIA GPU et un code Visual Studio.
• Créer un programme CUDA de base qui effectue une addition vectorielle sur le GPU et récupère les résultats dans la mémoire du GPU.
• Utiliser l'API CUDA pour demander des informations sur les périphériques, allouer et désallouer la mémoire des périphériques, copier des données entre l'hôte et le périphérique, lancer des noyaux et synchroniser des threads.
• Utiliser le langage CUDA C/C++ pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur la mémoire GPU et manipulent des données.
• Utiliser les fonctions intégrées, les variables et les bibliothèques CUDA pour effectuer des tâches et des opérations courantes.
• Utiliser les espaces mémoire CUDA, tels que les espaces globaux, partagés, constants et locaux, pour optimiser les transferts de données et les accès à la mémoire.
• Utiliser le modèle d'exécution CUDA pour contrôler les threads, les blocs et les grilles qui définissent le parallélisme.
• Déboguer et tester les programmes CUDA à l'aide d'outils tels que CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK et NVIDIA Nsight.
• Optimiser les programmes CUDA à l'aide de techniques telles que le coalescing, la mise en cache, le prefetching et le profilage.

97% de clients satisfaits.

Cette formation en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser OpenACC pour programmer des dispositifs hétérogènes et exploiter leur parallélisme.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement de développement comprenant le SDK OpenACC, un périphérique supportant OpenACC et du Visual Studio code.
• Créer un programme OpenACC de base qui effectue une addition vectorielle sur l'appareil et récupère les résultats de la mémoire de l'appareil.
• Utilisez les directives et clauses OpenACC pour annoter le code et spécifier les régions parallèles, le mouvement des données et les options d'optimisation.
• Utiliser l'API OpenACC pour demander des informations sur les périphériques, définir leur numéro, gérer les erreurs et synchroniser les événements.
• Utiliser les bibliothèques OpenACC et les fonctions d'interopérabilité pour intégrer OpenACC à d'autres modèles de programmation, tels que CUDA, OpenMP et MPI.
• Utiliser les outils OpenACC pour profiler et déboguer les programmes OpenACC et identifier les goulets d'étranglement et les opportunités en matière de performances.
• Optimiser les programmes OpenACC en utilisant des techniques telles que la localité des données, la fusion des boucles, la fusion des noyaux et l'auto-tuning.

Cette formation en direct dans Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser OpenCL pour programmer des dispositifs hétérogènes et exploiter leur parallélisme.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place un environnement de développement comprenant le SDK OpenCL, un appareil supportant le OpenCL et le code Visual Studio.
• Créer un programme OpenCL de base qui effectue une addition vectorielle sur l'appareil et récupère les résultats de la mémoire de l'appareil.
• Utiliser l'API OpenCL pour demander des informations sur le périphérique, créer des contextes, des files d'attente de commandes, des tampons, des noyaux et des événements.
• Utiliser le langage C OpenCL pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur le périphérique et manipulent des données.
• Utiliser les fonctions intégrées, les extensions et les bibliothèques OpenCL pour effectuer des tâches et des opérations courantes.
• Utiliser les modèles de mémoire de l'hôte et de l'appareil pour optimiser les transferts de données et les accès à la mémoire.
• Utiliser le modèle d'exécution OpenCL pour contrôler les éléments de travail, les groupes de travail et les plages ND.
• Déboguer et tester les programmes OpenCL à l'aide d'outils tels que CodeXL, Intel VTune et NVIDIA Nsight.
• Optimiser les programmes OpenCL en utilisant des techniques telles que la vectorisation, le déroulement des boucles, la mémoire locale et le profilage.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser différents frameworks pour la programmation GPU et comparer leurs caractéristiques, leurs performances et leur compatibilité.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement de développement comprenant OpenCL SDK, CUDA Toolkit, ROCm Platform, un appareil prenant en charge OpenCL, CUDA ou ROCm, et Visual Studio Code.
• Créer un programme GPU de base qui effectue une addition vectorielle en utilisant OpenCL, CUDA et ROCm, et comparer la syntaxe, la structure et l'exécution de chaque cadre.
• Utiliser les API respectives pour demander des informations sur les périphériques, allouer et désallouer la mémoire des périphériques, copier des données entre l'hôte et le périphérique, lancer des noyaux et synchroniser des threads.
• Utiliser les langages respectifs pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur l'appareil et manipulent des données.
• Utiliser les fonctions intégrées, les variables et les bibliothèques respectives pour effectuer des tâches et des opérations courantes.
• Utiliser les espaces mémoire respectifs, tels que global, local, constant et privé, pour optimiser les transferts de données et les accès à la mémoire.
• Utiliser les modèles d'exécution respectifs pour contrôler les threads, les blocs et les grilles qui définissent le parallélisme.
• Déboguer et tester les programmes GPU à l'aide d'outils tels que CodeXL, CUDA-GDB, CUDA-MEMCHECK et NVIDIA Nsight.
• Optimiser les programmes GPU à l'aide de techniques telles que le coalescing, la mise en cache, le prefetching et le profilage.

Cette formation en direct avec instructeur en Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux concepteurs de sites web qui souhaitent utiliser Maya pour créer des animations 3D.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Créer des modèles et des textures réalistes dans Maya.
• Animer et rendre des projets pour une lecture de haute qualité.
• Simuler des effets naturels comme l'eau et la fumée.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur, couvre la programmation de GPUs pour le calcul parallèle, l'utilisation de diverses plateformes, le travail avec la plateforme CUDA et ses fonctionnalités, et l'exécution de diverses techniques d'optimisation à l'aide de CUDA. Les applications comprennent l'apprentissage profond, l'analyse, le traitement d'images et les applications d'ingénierie.

WebGL (Web Graphics Library) est une API JavaScript permettant de restituer des graphiques 3D dans un navigateur Web sans utiliser de plug-in.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à générer des images informatiques réalistes à l'aide de graphiques 3D au cours de la création d'une application 3D animée exécutée dans un navigateur.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre et utiliser les différentes fonctionnalités de WebGL, notamment les maillages, les transformations, les caméras, les matériaux, l'éclairage et l'animation
• Animer des objets avec WebGL
• Créer des objets 3D en utilisant WebGL

Public

• Développeurs

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Cette formation en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent installer et utiliser ROCm sur Windows pour programmer les AMD GPUs et exploiter leur parallélisme.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement de développement comprenant la plate-forme ROCm, un code AMD GPU et Visual Studio sur Windows.
• Créer un programme ROCm de base qui effectue une addition vectorielle sur le GPU et récupère les résultats de la mémoire GPU.
• Utiliser l'API ROCm pour demander des informations sur le périphérique, allouer et désallouer la mémoire du périphérique, copier des données entre l'hôte et le périphérique, lancer des noyaux et synchroniser des threads.
• Utiliser le langage HIP pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur la mémoire GPU et manipulent des données.
• Utiliser les fonctions intégrées, les variables et les bibliothèques HIP pour effectuer des tâches et des opérations courantes.
• Utiliser les espaces mémoire ROCm et HIP, tels que les espaces globaux, partagés, constants et locaux, pour optimiser les transferts de données et les accès à la mémoire.
• Utiliser les modèles d'exécution ROCm et HIP pour contrôler les threads, les blocs et les grilles qui définissent le parallélisme.
• Déboguer et tester les programmes ROCm et HIP à l'aide d'outils tels que ROCm Debugger et ROCm Profiler.
• Optimiser les programmes ROCm et HIP en utilisant des techniques telles que le coalescing, le caching, le prefetching et le profiling.