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 Mississauga ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Mississauga. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Mississauga - Airways
5925, chemin de l'Aéroport, Mississauga, Canada, L4V 1W1
Airways est un magnifique centre situé au 5925 Airport Road, juste en face de l'aéroport international Pearson de Toronto, qui propose des services de navette. Adjacent aux autoroutes 409 et 427, notre centre est facilement accessible.
Cette formation en direct avec instructeur à Mississauga (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 Mississauga (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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