Les cours de formation GPU (unité de traitement graphique) en direct, en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent, par le biais de discussions interactives et de pratiques pratiques, les principes fondamentaux du GPU et la manière de programmer les GPU. La formation GPU 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 Québec ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Québec. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Montreal - René Lévesque
1250 Boulevard René Lévesque Ouest, Montréal, Canada, H3B 4W8
Situé au centre-ville de Montréal, l'immeuble possède des stations de métro et des autoroutes à proximité, vous offrant un transport rapide et facile à travers la ville et au-delà.
Saint - Laurent- Dr Frederik-Philips
1111, Boulevard Dr Frederik-Philips, Saint - Laurent, Canada, H4M 2X6
Idéalement situé à proximité de l'autoroute 40 et du métro Côte-Vertu avec de nombreux restaurants à proximité.
Situé dans le quartier central des affaires de Laval, notre espace de travail du 2572 boulevard Daniel Johnson est au cœur d'un quartier high-tech, à proximité de Biotech City et facilement accessible depuis le centre-ville de Montréal ou via les autoroutes A-15 et A-460.
Conçu par un architecte de premier plan et équipé des dernières technologies économes en énergie. Accueillez des clients étrangers et voyagez facilement pour affaires à partir de cet endroit recherché, avec l'aéroport Montréal-Trudeau à 10 minutes en voiture.
Brossard - Complexe Dix 30
1040 rue du Lux # 410, Brossard, Canada, J4Y 0E3
Centre de style de vie commercial Quartier DIX30. Bien situé à côté de l'autoroute des Cantons-de-l'Est, le centre-ville de Montréal en moins de 20 minutes.
Levis - Rue de Courchevel
1190B Rue de Courchevel, Lévis, Canada, G6W 0M6
La rue De Courchevel abrite une communauté florissante de technologie, de recherche et de développement avec des liaisons de transport pratiques à proximité pour un accès facile à travers le Québec et au-delà.
Montreal - University Street
2001 Blvd. Robert Bourassa, Montreal, canada, H3A 2A6
Le Centre de la rue University occupe un immeuble de bureaux au cœur du quartier des affaires de Montréal. Il est niché parmi les nombreux gratte-ciels du centre-ville de Montréal et bénéficie d'une connexion directe au plus grand complexe souterrain du monde.
Quebec - Sainte Foy
2828 Boulevard Laurier, Suite 700, Quebec City, Canada, G1V 0B9
Stratégiquement situé à proximité de l'aéroport international et de l'intersection des grands axes routiers, le centre a pour voisins l'Université Laval, des commerces, des hôtels et de nombreux commerces.
Gatineau - Rue Montcalm
200 Rue Montcalm, Gatineau , Canada, J8Y 3B5
Situé dans la région de la capitale nationale du Canada, à l'intersection principale du centre-ville de Gatineau.
**Centre d'Affaires Lebourgneuf**
Suite 400, Rue de la Couronne, Québec, Canada, G1K 6P4
Emplacement d'Affaires Idéal au Cœur de la Ville de Québec
Implantez votre entreprise dans l'un des pôles commerciaux dynamiques de la ville de Québec. Notre espace de bureau au Centre d'Affaires Lebourgneuf, idéalement situé à quelques minutes de l'Autoroute 40, est facilement accessible en voiture, ou laissez votre véhicule à la maison et profitez de l'espace de stationnement pour vélos sur place.
Travaillez efficacement dans des bureaux lumineux et entièrement meublés, conçus pour la productivité, avec tout ce dont vous avez besoin pour réussir. Lorsque vient le moment de faire une pause, détendez-vous dans le confortable salon. Après une journée bien remplie, profitez du shopping ou des restaurants au centre commercial Galeries de la Capitale, situé à proximité.
Ville de Québec - Complexe Jules-Dallaire
2828 Boulevard Laurier, Ville de Québec, Canada, G1V 0B9
Situé dans le prestigieux développement du Complexe Jules Dallaire, facile d'accès grâce aux transports en commun pratiques du secteur.
Cette formation en Québec (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 avec instructeur en Québec (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 Québec (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 Québec (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.
Cette formation en Québec (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 en Québec (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.
Cette formation en direct avec instructeur à Québec (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 en direct dans Québec (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 dispensée par un instructeur en direct à Québec (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, 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.
En savoir plus...
Dernière Mise À Jour:
Nos clients témoignent (2)
Très interactif avec des exemples variés, avec une bonne progression de la complexité entre le début et la fin de la formation.
Jenny - Andheo
Formation - GPU Programming with CUDA and Python
Traduction automatique
L'énergie et l'humour des formateurs.
Tadeusz Kaluba - Nokia Solutions and Networks Sp. z o.o.
GPU (Graphics Processing Unit) formation à Québec, Weekend GPU cours à Québec, Soir GPU (Graphics Processing Unit) formation à Québec, GPU (Graphics Processing Unit) formateur en ligne à Québec, GPU (Graphics Processing Unit) formation à Québec, GPU (Graphics Processing Unit) cours du soir à Québec, Graphics Processing Unit formation Intra à Québec, Graphics Processing Unit (GPU) formation Intra Entreprise à Québec, Graphics Processing Unit formation Inter à Québec, GPU formation Inter Entreprise à Québec, Graphics Processing Unit formateur à Québec, Graphics Processing Unit cours privé à Québec, GPU (Graphics Processing Unit) sur place à Québec, Graphics Processing Unit (GPU) stage de préparation à Québec, GPU entraînement à Québec, Soir GPU cours à Québec, GPU (Graphics Processing Unit) coaching à Québec, Graphics Processing Unit (GPU) préparation aux examens à Québec, Weekend GPU formation à Québec, GPU (Graphics Processing Unit) préparation à Québec, Graphics Processing Unit (GPU) instructeur à Québec, Graphics Processing Unit professeur à Québec,Graphics Processing Unit (GPU) cours à Québec, Graphics Processing Unit coach à Québec, Graphics Processing Unit cours particuliers à Québec
