Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding
- Wat is GPU programmeren?
- Waarom CUDA gebruiken met Python?
- Kernconcepten: Threads, Blocks, Grids
Overzicht van CUDA-functies en -architectuur
- GPU vs CPU-architectuur
- Begrijpen van SIMT (Single Instruction, Multiple Threads)
- Het CUDA-programmeermodel
De ontwikkelomgeving instellen
- CUDA Toolkit en drivers installeren
- Python en Numba installeren
- Omwille van het instellen en controleren van de omgeving
Basisprincipes van parallel Programming
- Inleiding tot parallele uitvoering
- Begrijpen van threads en thread-hiërarchieën
- Werken met warps en synchronisatie
Werken met de Numba Compiler
- Inleiding tot Numba
- CUDA-kernels schrijven met Numba
- Begrijpen van @cuda.jit-decorators
Een aangepaste CUDA-kernel bouwen
- Een basiskernel schrijven en starten
- Threads gebruiken voor elementaire bewerkingen
- Ridder- en blokdimensies beheren
Geheugen Management
- Types van GPU geheugen (globaal, gedeeld, locaal, constant)
- Geheenoverdracht tussen host en device
- Optimaliseren van geheengebruik en het voorkomen van flessenhalsfenomenen
Gevanceerde onderwerpen in GPU versnelling
- Gedeeld geheugen en synchronisatie
- Streams gebruiken voor asynchrone uitvoering
- Basisprincipes van multi-GPU programmeren
CPU-gebaseerde toepassingen omzetten naar GPU
- Profileren van CPU-code
- Gedeeltes identificeren die te paralleliseren zijn
- Bijbrengen van logica naar CUDA-kernels
Foutopsporing
- CUDA-toepassingen debuggen
- Algehele fouten en hoe deze op te lossen
- Gereedschap en technieken voor testen en validatie
Samenvatting en Volgende Stappen
- Samenvatting van kernconcepten
- Best practices in GPU programmeren
- Bronnen voor verdere leerzaamheid
Vereisten
- Python programmeerervaring
- Ervaring met NumPy (ndarrays, ufuncs, etc.)
Publiek
- Ontwikkelaars
14 Uren
Testimonials (1)
Zeer interactief met diverse voorbeelden, met een goede progressie in complexiteit tussen start en einde van de training.
Jenny - Andheo
Cursus - GPU Programming with CUDA and Python
Automatisch vertaald