GPU jest zaprojektowane do wykonywania dużej liczby operacji równolegle, dzięki czemu może znacząco przyspieszać zadania o charakterze obliczeniowym. Procesory graficzne NVIDIA znajdują zastosowanie między innymi w sztucznej inteligencji, analizie danych, symulacjach naukowych, przetwarzaniu obrazów oraz obliczeniach wysokiej wydajności.
Uczestnicy poznają architekturę procesorów NVIDIA, w tym SM, CUDA Cores i Tensor Cores, a także model obliczeń równoległych i podstawy CUDA. Nauczą się pracować z wątkami, blokami, gridami i kernelami oraz poznają zasady transferu danych pomiędzy CPU i GPU.
Tak. Program pokazuje zastosowanie GPU w AI i Machine Learning, przetwarzaniu danych oraz obliczeniach naukowych i HPC. Uczestnicy poznają również podstawy profilowania i monitorowania GPU oraz zasady doboru odpowiedniego procesora graficznego do konkretnego zastosowania.
Nie widzisz szkolenia, którego szukasz?
Żadna tematyka nas nie ogranicza – jesteśmy otwarci i stworzymy szkolenie idealnie dopasowane do Twoich potrzeb.
Przykładowe szkolenia: Cisco, Analiza biznesowa, BPMN, UML, PowerBi, Elasticsearch, Sztuczna inteligencja, Python, C++, C#, Selenium, Jenkins, Szkolenia miękkie, UX, Social Media i Marketing, Sprzedaż, Zarządzanie projektami, Design Thinking, Linux, Embedded, Postman, Ms Excel, Adobe, Docker, Kubernetes, Terraform, Azure, SAP, UiPath, Machine Learning.
