Qu'elle soit en ligne ou sur place, les formations en direct animées par un instructeur sur les GPU (Graphics Processing Unit) illustrent, à l'aide de discussions interactives et d'exercices pratiques, les fondamentaux des GPU et comment les programmer.
La formation sur les GPU est disponible en format « formation en direct en ligne » ou « formation en direct sur place ». La formation en direct en ligne (aussi appelée « formation en direct à distance ») se déroule au moyen d'un bureau à distance interactif. La formation en direct sur place peut être réalisée localement sur les installations du client à Québec ou dans les centres de formation corporatives de NobleProg à 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.
Québec-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 direct, animée par un formateur, dans Québec, guide les ingénieurs IA de niveau intermédiaire pour construire et optimiser des modèles de réseaux de neurones à l'aide de la plateforme Huawei Ascend et du kit d'outils CANN. Les participants configureront des environnements, développeront des applications avec MindSpore et déploieront dans des configurations de périphérie ou de nuage.
Cette formation en direct animée par un formateur dans le domaine Québec explore la pile IA de Huawei, du SDK CANN au cadre MindSpore. Elle aide les débutants et les professionnels intermédiaires à comprendre comment ces composants s'intègrent sur le matériel Ascend pour la gestion du cycle de vie et le déploiement.
Cette formation en direct animée par un instructeur en <lieu> (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser OpenACC pour programmer des appareils hétérogènes et exploiter leur parallélisme.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer un environnement de développement OpenACC.
Écrire et exécuter un programme OpenACC de base.
Annoter le code avec des directives et des clauses OpenACC.
Utiliser l'API et les bibliothèques OpenACC.
Profiling, déboguer et optimiser les programmes OpenACC.
Cette formation en direct avec instructeur Québec couvre le déploiement et l'optimisation des modèles CV et TALN à l'aide du CANN SDK pour le matériel Ascend. Les participants apprendront à convertir les modèles, à les intégrer dans des pipelines en direct et à améliorer les performances de déduction pour une détection et une analyse en temps réel.
Cette formation en direct, animée par un formateur, en <lieu> (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire souhaitant apprendre les bases de la programmation GPU ainsi que les principaux frameworks et outils pour le développement d'applications GPU.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de : Comprendre la différence entre le calcul CPU et GPU, ainsi que les avantages et les défis de la programmation GPU.
Choisir le framework et l'outil adaptés à leur application GPU.
Créer un programme GPU de base effectuant une addition de vecteurs en utilisant un ou plusieurs des frameworks et outils.
Utiliser les API, langages et bibliothèques respectifs pour interroger les informations de l'appareil, allouer et libérer la mémoire de l'appareil, copier des données entre l'hôte et l'appareil, lancer des noyaux et synchroniser les threads.
Utiliser les espaces mémoire respectifs, tels que global, local, constant et privé, pour optimiser les transferts de données et les accès mémoire.
Utiliser les modèles d'exécution respectifs, tels que les work-items, les work-groups, les threads, les blocs et les grilles, pour contrôler le parallélisme.
Débugger et tester des 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 regroupement (coalescing), la mise en cache, la pré-extraction (prefetching) et le profilage.
Cette formation en direct, animée par un formateur dans Québec, permet aux développeurs avancés d'acquérir les compétences nécessaires pour concevoir, déployer et affiner des opérateurs IA personnalisés. Les participants maîtriseront l'intégration de CANN TIK et d'Apache TVM, permettant une optimisation avancée et un ordonnancement sur le matériel Huawei Ascend pour des performances réelles.
Cette formation en direct, animée par un formateur à 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 fonctionnalités, performances et compatibilité.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Configurer un environnement de développement incluant le SDK OpenCL, le kit d'outils CUDA, la plateforme ROCm, un appareil prenant en charge OpenCL, CUDA ou ROCm, et Visual Studio Code.
Créer un programme GPU de base effectuant une addition de vecteurs à l'aide d'OpenCL, CUDA et ROCm, et comparer la syntaxe, la structure et l'exécution de chaque framework.
Utiliser les API respectives pour interroger les informations sur les appareils, allouer et libérer la mémoire de l'appareil, copier des données entre l'hôte et l'appareil, lancer des noyaux et synchroniser les threads.
Utiliser les langages respectifs pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur l'appareil et manipulent des données.
Utiliser les fonctions intégrées, variables et bibliothèques respectives pour effectuer des tâches et opérations courantes.
Utiliser les espaces mémoire respectifs, tels que global, local, constant et privé, pour optimiser les transferts de données et les accès 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 en utilisant des techniques telles que le regroupement (coalescing), la mise en cache, la pré-fetching et le profilage.
Cette formation encadrée par un formateur dans Québec présente CloudMatrix pour l'inférence d'IA évolutive. Apprenez à déployer, optimiser et surveiller des modèles en utilisant CANN et MindSpore. Des exercices pratiques couvrent l'emballage, la conversion, la fourniture de services et l'optimisation des performances pour les charges de travail en temps réel et par lots.
Cette formation en direct, animée par un formateur à Québec, couvre les concepts fondamentaux et les bases pratiques du déploiement de modèles IA sur des appareils de périphérie Ascend à l'aide de la boîte à outils CANN, permettant aux participants de développer des compétences pratiques en matière de compilation, d'optimisation et de gestion d'environnements contraints.
Cette formation en direct animée par un instructeur 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 des GPU AMD et exploiter leur parallélisme.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place un environnement de développement incluant la plate-forme ROCm, un GPU AMD et Visual Studio Code sous Windows.
Créer un programme ROCm de base effectuant une addition de vecteurs sur le GPU et récupérant les résultats de la mémoire du GPU.
Utiliser l'API ROCm pour interroger les informations du dispositif, allouer et libérer de la mémoire de dispositif, copier des données entre l'hôte et le dispositif, lancer des noyaux (kernels) et synchroniser les threads.
Utiliser le langage HIP pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur le GPU et manipulent les données.
Utiliser les fonctions intégrées, les variables et les bibliothèques HIP pour effectuer des tâches et opérations courantes.
Utiliser les espaces mémoire ROCm et HIP, tels que global, partagé, constant et local, pour optimiser les transferts de données et les accès 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 la concaténation (coalescing), la mise en cache, la prérecherche (prefetching) et le profilage.
Cette formation en direct, encadrée par un instructeur, en <lieu> (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser ROCm et HIP pour programmer les GPU AMD et exploiter leur parallélisme.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Mettre en place un environnement de développement comprenant la plateforme ROCm, un GPU AMD et Visual Studio Code.
Créer un programme ROCm basique effectuant une addition vectorielle sur le GPU et récupérant les résultats depuis la mémoire du GPU.
Utiliser l'API ROCm pour interroger les informations du périphérique, allouer et libérer de la mémoire sur le périphérique, copier des données entre l'hôte et le périphérique, lancer des kernels et synchroniser les threads.
Utiliser le langage HIP pour écrire des kernels qui s'exécutent sur le GPU et manipulent des données.
Utiliser les fonctions intégrées, les variables et les bibliothèques de HIP pour effectuer des tâches et opérations courantes.
Utiliser les espaces mémoire de ROCm et HIP, tels que global, partagé, constant et local, pour optimiser les transferts de données et les accès mémoire.
Utiliser les modèles d'exécution de 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 la fusion des accès, la mise en cache, le préchargement et le profilage.
Cette formation en direct dans Québec présente le kit d’outils CANN aux développeurs de frameworks IA. Apprenez à configurer des environnements, à convertir des modèles et à déployer des applications sur le matériel Ascend à l’aide de MindSpore, TensorFlow ou PyTorch, couvrant ainsi l’intégralité du flux de travail, de l’entraînement à l’inférence.
Optimisez les charges de travail IA sur Ascend, Biren et Cambricon grâce à cette formation pratique dans Québec. Apprenez à effectuer des tests de référence des modèles, à identifier les goulets d’étranglement et à appliquer des optimisations au niveau du graphe, du noyau et de l’opérateur. Ajustez les pipelines de déploiement pour améliorer le débit et la latence sur ces plateformes de pointe.
Optimisez les performances d'inférence des réseaux de neurones sur les processeurs IA Ascend grâce à cette formation avancée en direct, animée par un instructeur, dans le cadre de Québec. Explorez l'architecture d'exécution de CANN et profitez du moteur graphique (Graph Engine), de TIK et de TVM pour le profilage, le développement d'opérateurs personnalisés et la résolution des goulots d'étranglement de mémoire.
Migrer les applications CUDA vers des architectures GPU chinoises comme Huawei Ascend et Biren en Québec. Ce cours dirigé par un instructeur guide les développeurs avancés dans la transposition du code et l'optimisation des performances, en couvrant des ateliers pratiques pour la transposition des bases de code CUDA vers de nouveaux SDK.
Cette formation en direct, animée par un formateur, en Québec (en ligne ou sur site), s’adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser CUDA pour programmer des GPU NVIDIA et exploiter leur parallélisme.
À l’issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Configurer un environnement de développement comprenant le CUDA Toolkit, un GPU NVIDIA et Visual Studio Code.
Créer un programme CUDA de base effectuant l’addition de vecteurs sur le GPU et récupérant les résultats de la mémoire du GPU.
Utiliser l’API CUDA pour interroger les informations de l’appareil, allouer et libérer la mémoire de l’appareil, copier les données entre l’hôte et l’appareil, lancer des noyaux et synchroniser les threads.
Utiliser le langage CUDA C/C++ pour écrire des noyaux exécutés sur le GPU et manipuler les données.
Utiliser les fonctions intégrées, les variables et les bibliothèques de CUDA pour effectuer des tâches et des opérations courantes.
Exploiter les espaces mémoire CUDA, tels que global, partagé, constant et local, pour optimiser les transferts de données et les accès 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 en utilisant des techniques telles que l’association (coalescing), la mise en cache, le préchargement (prefetching) et le profilage.
Cette formation en direct à Québec guide les développeurs d'IA de niveau intermédiaire dans le déploiement de modèles sur des processeurs Ascend à l'aide du jeu d'outils CANN. Apprenez à convertir des cadres comme PyTorch et TensorFlow, à optimiser les performances et à déboguer les problèmes pour des scénarios d'inférence efficaces sur le bord du réseau et dans le nuage.
Cette formation en direct sur Québec dote les développeurs des compétences nécessaires pour programmer et optimiser des applications sur les accélérateurs Biren AI. Les participants apprendront l'architecture des GPU, configureront le SDK et traduiront le code CUDA vers Biren. Elle se concentre sur les techniques d'ajustement des performances et de débogage.
Cette formation en direct animée par un formateur en Québec équipe les développeurs des compétences nécessaires pour construire et déployer des modèles d'IA à l'aide de BANGPy et Neuware sur les MLU de Cambricon. Les participants configureront les environnements, développeront des modèles optimisés et intégreront l'accélération MLU dans des applications de périphérie et de centre de données.
Cette formation en direct, animée par un formateur à Québec (en ligne ou sur site), s'adresse aux administrateurs système et professionnels de l'informatique de niveau débutant qui souhaitent installer, configurer, gérer et dépanner des environnements CUDA.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre l'architecture, les composants et les capacités de CUDA.
Installer et configurer des environnements CUDA.
Gérer et optimiser les ressources CUDA.
Débugger et dépanner les problèmes courants de CUDA.
Cette formation en direct, animée par un formateur en Québec (en ligne ou sur place), s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser OpenCL pour programmer des appareils hétérogènes et exploiter leur parallélisme.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Configurer un environnement de développement incluant le SDK OpenCL, un appareil prenant en charge OpenCL et Visual Studio Code.
Créer un programme OpenCL de base effectuant une addition de vecteurs sur l'appareil et récupérant les résultats depuis la mémoire de l'appareil.
Utiliser l'API OpenCL pour interroger les informations de l'appareil, créer des contextes, des files de commandes, des tampons, des noyaux et des événements.
Utiliser le langage OpenCL C pour écrire des noyaux s'exécutant sur l'appareil et manipuler les données.
Utiliser les fonctions intégrées, les extensions et les bibliothèques OpenCL pour effectuer des tâches et des opérations courantes.
Utiliser les modèles mémoire de l'hôte et de l'appareil OpenCL pour optimiser les transferts de données et les accès 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 à l'aide de techniques telles que la vectorisation, le déroulage de boucles, la mémoire locale et le profilage.
Cette formation en direct animée par un instructeur en Québec (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs C++ souhaitant utiliser CUDA pour accélérer des applications, écrire des noyaux GPU haute performance et tirer parti des bibliothèques d'algorithmes parallèles pour les charges de travail liées au calcul scientifique, au traitement des données et à l'apprentissage automatique.
Cette formation en direct, encadrée par un formateur à Québec (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs C/C++ souhaitant utiliser CUDA pour accélérer des applications intensives en calcul, notamment le traitement de données, les simulations scientifiques, les charges de travail d'apprentissage automatique et les pipelines de traitement d'image.
Cette formation en direct animée par un instructeur à Québec (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de logiciels, aux analystes de données et aux professionnels techniques qui souhaitent utiliser TensorFlow 2.x et Keras pour construire, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage en profondeur pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les applications multimodales.
Ce cours de formation en présentiel dirigé par un instructeur en <lieu> couvre la programmation des GPU pour le calcul parallèle, l'utilisation de diverses plateformes, le travail avec la plateforme CUDA et ses fonctionnalités, ainsi que la réalisation de diverses techniques d'optimisation à l'aide de CUDA. Parmi les applications figurent l'apprentissage profond, l'analyse de données, le traitement d'image et les applications d'ingénierie.
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