Los cursos de capacitación en vivo CUDA (Compute Unified Device Architecture) en línea o presenciales dirigidos por instructores demuestran a través de prácticas interactivas cómo usar un habilitado para CUDA GPU para el procesamiento de propósito general.
La capacitación CUDA está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Medellín o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Medellín.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
Medellín - San Fernando Plaza
06th Floor Torre Proteccion, Medellín, colombia
El centro ocupa el 6to piso de un impresionante complejo de uso mixto construido en 2007. Se ubica a una corta distancia de la Zona Rosa de Medellín donde se puede disfrutar de una excelente comida y otros servicios. De fácil acceso a transporte público como a las principales rutas de autobuses, estaciones de metro Poblado y Aguacatala y servicio de taxis.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Medellín (en línea o en el sitio) está dirigida a administradores de sistemas de nivel principiante y profesionales de TI que deseen instalar, configurar, administrar y solucionar problemas de entornos CUDA.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender la arquitectura, los componentes y las capacidades de CUDA.
Esta formación impartida por un instructor en Medellín (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que deseen utilizar CUDA para construir aplicaciones Python que se ejecuten en paralelo en tarjetas NVIDIA GPU.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Utilizar el compilador Numba para acelerar aplicaciones Python que se ejecutan en GPUs de NVIDIA.
Crear, compilar y lanzar kernels CUDA personalizados.
Gestionar la memoria de GPU.
Convertir una aplicación basada en CPU en una aplicación acelerada por GPU.
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Testimonios (1)
Muy interactivo con varios ejemplos, con una buena progresión en complejidad entre el inicio y el final de la formación.
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