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 Ontario ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg en Ontario. NobleProg - Votre fournisseur de formation local
Ottawa - Albert & Metcalfe
116 Albert Street, Ottawa, Canada, K1P 5G3
Across the street from the World Exchange Plaza. The Ottawa Shaw Centre and CF Rideau Centre shopping mall 10 minutes...
Across the street from the World Exchange Plaza. The Ottawa Shaw Centre and CF Rideau Centre shopping mall 10 minutes away.
On the top floor of a distinctive office tower that's highly visible from Highway 417, you'll find Regus 343 Prest...
On the top floor of a distinctive office tower that's highly visible from Highway 417, you'll find Regus 343 Preston Centre in Ottawa. Only a 10 minute drive from downtown Ottawa, a short stroll away from Dow’s Lake, and located near the lively intersection of Preston & Gladstone in Little Italy.
Mississauga - Airways
5925 Airport Road, Mississauga, Canada, L4V 1W1
Airways is a beautiful center located at 5925 Airport Road, directly across from Toronto Pearson International Airport off...
Airways is a beautiful center located at 5925 Airport Road, directly across from Toronto Pearson International Airport offering shuttle services. Adjacent to Highways 409 and 427, our center is easily accessible.
Oakville - Winston Park
2010 Winston Park Drive, Oakville, Canada, L6H 5R7
The Winston Park centre is located close to both the Queen Elizabeth Way and Ontario 403 giving easy access for Burlington...
The Winston Park centre is located close to both the Queen Elizabeth Way and Ontario 403 giving easy access for Burlington and Hamilton to the west and Mississauga and Toronto to the East.
West Toronto - Etobicoke
10 Four Seasons Place, Toronto, Canada, M9B 6H7
Etobicoke is a prestigious area located on the western fringe of Toronto, and is the cushion between Toronto and Mississau...
Etobicoke is a prestigious area located on the western fringe of Toronto, and is the cushion between Toronto and Mississauga. Easily accessible by public transportation (bus) and is 5 minutes from the local subway station.
Toronto - Toronto Street
36 Toronto Street, Toronto, Canada, M5C 2C5
Steps away from Toronto's prestigious financial core. Fast link to Pearson International Airport - less than 30 m...
Steps away from Toronto's prestigious financial core. Fast link to Pearson International Airport - less than 30 minutes away.
London - London City Centre
380 Wellington Street, London, Canada, N6A 5B5
The centre occupies the 6th floor of City Centre Building a conveniently-located corner complex in downtown London, Ontario.
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The centre occupies the 6th floor of City Centre Building a conveniently-located corner complex in downtown London, Ontario.
Barrie - 49 High Street
49 High Street, Barrie, Canada, L4N 5J4
Balance work and leisure from our office space at 49 High Street. Barrie has a bustling commercial heart and enjoys great con...
Balance work and leisure from our office space at 49 High Street. Barrie has a bustling commercial heart and enjoys great connectivity – our central office space is just a few minutes’ drive from Highway 400
Brampton - Brampton County Court
2 County Court Blvd, Brampton, Canada, L6W 3W
The Brampton County Court business centre in Ontario is located in a modern building near the Grenville and William Davis ...
The Brampton County Court business centre in Ontario is located in a modern building near the Grenville and William Davis Court House in the downtown business district.
Brampton - 2 County Court
2 County Court Boulevard, Brampton, Canada, L6W 3W8
Look to the future with an office space at 2 County Court, a building with outstanding sustainability credentials. The third ...
Look to the future with an office space at 2 County Court, a building with outstanding sustainability credentials. The third largest city in Greater Toronto enjoys great transport links, while Toronto’s international airport is under 10 miles away.
Kitchener - 22 Frederick Street
22 Frederick Street, Kitchener, canada, N2H 6M6
Prominent office space in downtown location
Establish your business in the heart of downtown Kitchener. Work alongside leadi...
Prominent office space in downtown location
Establish your business in the heart of downtown Kitchener. Work alongside leading finance and insurance companies at our 22 Frederick Street offices on the corner of Frederick Street, giving you easy access to local amenities.
Richmond Hill - The Business Exchange
9225 Leslie Street, Richmond Hill, Canada, L4B 3H6
Place your business in the peaceful surroundings of Richmond Hill, home to leading global brands. Located in the northern sub...
Place your business in the peaceful surroundings of Richmond Hill, home to leading global brands. Located in the northern suburbs, our The Business Exchange workspace is just a 30-minute drive from central Toronto and the International Airport.
Scarborough – 10 Milner Business Court
10 Milner Business Court, Scarborough, Canada, M1B 3C6
The Milner Court centre occupies the third floor of a corner property. The centre is easy to get to by public transpo...
The Milner Court centre occupies the third floor of a corner property. The centre is easy to get to by public transport, both by bus and the rapid transit system.
Maximise opportunities in this forward-thinking city, a centre of knowledge that's home to several tech giants. Our well-conn...
Maximise opportunities in this forward-thinking city, a centre of knowledge that's home to several tech giants. Our well-connected 180 Northfield Drive West centre is on the city's Corporate Campus near the prestigious University of Waterloo.
Cette formation en Ontario (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 Ontario (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 Ontario (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 Ontario (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 Ontario (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 Ontario (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 dans Ontario (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 à Ontario (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.
Ce cours explique comment programmer des GPU pour le calcul parallèle. Certaines applications incluent l’apprentissage en profondeur, l’analyse et les applications techniques.
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.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs qui souhaitent créer des modèles de détection et de suivi d'objets accélérés par le matériel pour analyser les données vidéo en continu.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Installer et configurer l'environnement de développement, les logiciels et les bibliothèques nécessaires pour commencer à développer.
Construire, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage profond pour analyser les flux vidéo en direct.
Identifier, suivre, segmenter et prédire différents objets dans les images vidéo.
Optimiser les modèles de détection et de suivi des objets.
Déployer une application d'analyse vidéo intelligente (IVA).
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs qui souhaitent utiliser CUDA pour créer des applications Python fonctionnant en parallèle sur les GPU NVIDIA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Utilisez le compilateur Numba pour accélérer Python les applications fonctionnant sur les GPU NVIDIA.
Créer, compiler et lancer des noyaux CUDA personnalisés.
Gérer la mémoire du GPU.
Convertir une application basée sur le CPU en une application accélérée par le GPU.
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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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