Des cours de formation CUDA (Compute Unified Device Architecture) en direct, en ligne ou sur site, animés par un instructeur, montrent par le biais d'une pratique interactive comment utiliser un GPU compatible CUDA pour un traitement à usage général. La formation CUDA est disponible en tant que "formation en direct en ligne" ou "formation en direct sur site". La formation en direct en ligne (alias « formation en direct à distance ») est effectuée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif à distance . La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client en Dartmouth ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Dartmouth. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Dartmouth - Metropolitan Place
99, chemin Wyse, Dartmouth, Canada, B3A 4S5
Le Metropolitan Place est un bâtiment en front de mer, à proximité d'Alderney Landing et qui abrite des entreprises de premier plan. Les sorties d'autoroute et le terminal de ferry local sont situés à proximité, et les restaurants et cafés sont facilement accessibles pour le déjeuner.
Cette formation en direct avec instructeur à Dartmouth (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 Dartmouth (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.
En savoir plus...
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Très interactif avec des exemples variés, avec une bonne progression de la complexité entre le début et la fin de la formation.
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